今回は平均顔を作成するプログラムを用いて
最強に美人な女優さんの顔の生成を
試みてみようと思います。
解説動画はこちら
さてここからはやり方です。
コードはGoogleColabで
試せる様になっています。
まずはライブラリのインストールです。
次にdlibを動かすために必要な
datファイルをダウンロードします。
ダウンロードが終わると
colabでファイル確認ができると思います。
ダウンロードを終えたら
ファイルの解凍です。
これでbz2からdatになりました。
続いて環境変数のセットアップです。
最後に画像様のフォルダを作成しましょう。
これで準備が整いました。
画像はimg配下にフォルダをいくつか作り
その中にpngやjpg形式で入れています。
平均顔のコードの実行方法ですが
まずはライブラリのインポートです。
メソッドの実行方法としては
次の様になっています。
画像はリスト型でパスを指定します。
試しに2つのファイルを指定して
平均顔を作成してみると

こんな感じで実行されます。
フォルダ内の画像を全て使って
平均顔を作る場合はglobライブラリを使って
画像パスを指定します。

さてここからは色々試した結果を
貼っておきますね。
さて誰を組み合わせて
平均画像を作ったでしょうか?




美人ランキングTOP3の
女優を組み合わせて作った結果もあるので
是非動画をお楽しみください。
今回はこれまでです
それでは。
最強に美人な女優さんの顔の生成を
試みてみようと思います。
解説動画はこちら
さてここからはやり方です。
コードはGoogleColabで
試せる様になっています。
まずはライブラリのインストールです。
!pip install facemorpher
次にdlibを動かすために必要な
datファイルをダウンロードします。
!wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 -O shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
ダウンロードが終わると
colabでファイル確認ができると思います。
ダウンロードを終えたら
ファイルの解凍です。
!tar jxf shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
これでbz2からdatになりました。
続いて環境変数のセットアップです。
!export DLIB_DATA_DIR=/content
最後に画像様のフォルダを作成しましょう。
!mkdir img
これで準備が整いました。
画像はimg配下にフォルダをいくつか作り
その中にpngやjpg形式で入れています。
平均顔のコードの実行方法ですが
まずはライブラリのインポートです。
import facemorpher
メソッドの実行方法としては
次の様になっています。
画像はリスト型でパスを指定します。
facemorpher.averager([画像パス],background='背景',plot=True)
試しに2つのファイルを指定して
平均顔を作成してみると
# 画像を2つ指定して平均顔作成 facemorpher.averager(['img/1/zinnai1.png', 'img/1/watabe2.png'], background='transparent',plot=True)

こんな感じで実行されます。
フォルダ内の画像を全て使って
平均顔を作る場合はglobライブラリを使って
画像パスを指定します。
import glob img_path = glob.glob('img/1/*png') # フォルダ内の画像で平均顔作成 facemorpher.averager(img_path,background='transparent',plot=True)

さてここからは色々試した結果を
貼っておきますね。
さて誰を組み合わせて
平均画像を作ったでしょうか?




美人ランキングTOP3の
女優を組み合わせて作った結果もあるので
是非動画をお楽しみください。
今回はこれまでです
それでは。
コメント
コメント一覧 (3)
あざまーーす、Python最高ですよー
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