文件名称：asm:用于面部关键点检测的主动形状模型
文件大小：8.02MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 09:02:29
Python
活动形状模型 用于面部关键点检测的主动形状模型 对象的形状由一组点表示（由形状模型控制）。 ASM算法旨在将模型与新图像匹配。 它使用主成分分析来减少要检查的点数，或者可以说是定义形状中的点之间的关系。 在这里，我们仅考虑由n个维度中的有限数量的k个点组成的对象。 通常，这些点是在复杂物体（例如人骨）的连续表面上选择的，在这种情况下，它们被称为界标点。 运行：运行文件名Shape_to_image.py，它带有两个参数，如下所示 python Shape_to_image.py [调整形状] [寻找形状的图像]
【文件预览】：
asm-master
----FileManager.py(4KB)
----Active_shape_models.py(19KB)
----Literature()
--------A new point matching algorithm for non-rigid registration.pdf(2.54MB)
--------A statistical method for robust 3D surface reconstruction from sparse data.pdf(3.05MB)
--------Active Shape Models - their training and application.pdf(2.31MB)
--------An introduction to Active Shape Models.pdf(398KB)
--------readme.txt(28B)
----Shape_to_image.py(626B)
----PCA_analysis.py(2KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(763B)