文件名称：3dface_dataset_generation
文件大小：14.1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-24 20:01:14
Python
通过属性生成具有3d面的数据集 包括三个部分： 在输入属性（年龄，微笑等）上生成2d面部图像。 将2d人脸图像转换为3d人脸模型。 放置3d人脸模型并生成具有不同旋转角度的人脸数据集 入门 生成2D人脸图像 该部分需要Python 3.6或3.7 安装dlib 安装要求并运行应用 cd face-gan pip install -r requirements.txt streamlit run streamlit_app.py 生成图像，然后单击“ Save Image按钮。 您将获得带有面部图像的“ result.jpg”和带有五个面部标记的“ result.txt”。 通过Deep3DFaceReconstruction生成3d人脸模型 按照说明将根网络放入经过预训练的网络中 将上一阶段的“ ./Deep3DFaceReconstruction/input ”和“ result.
【文件预览】：
3dface_dataset_generation-main
----face-gan()
--------streamlit-0.68.0-py2.py3-none-any.whl(7.06MB)
--------result.jpg(125KB)
--------tl_gan()
--------streamlit_app.py(9KB)
--------result.txt(40B)
--------requirements.txt(261B)
--------shape_predictor_5_face_landmarks.dat(8.73MB)
--------README.md(2KB)
--------pg_gan()
--------.gitignore(25B)
----images()
--------2.jpg(67KB)
--------1.jpg(286KB)
--------3.jpg(69KB)
----README.md(2KB)
----rendering.py(2KB)
----.gitignore(26B)