脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了Mask The Face，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

0 具体做法

code: MaskTheFace

• 通过人脸关键点检测模型，可以得到特定点的像素坐标({vec{x_1}, vec{x_2}, .., vec{x_n}})
• 找到口罩戴在脸上，特定点在口罩图像上的像素坐标({vec{y_1}, vec{y_2}, ..., vec{y_n}})
• 通过homography变换，将口罩“贴”在人脸图像上

1 透视投影: PErspective PRojection

介绍针孔相机模型前，我们需要对以下4个坐标系有所区分：

• 世界坐标系
• 相机坐标系
• 图像坐标系(and 归一化图像坐标系)
• 像素坐标系

世界坐标系—> 相机坐标系的转换，涉及到相机外参(R)和(T) 相机坐标系—> 图像坐标系的转换，涉及到相机内参(f) 图像坐标系—> 像素坐标系的转换，设计到相机内参(s_x、s_y、s_theta、o_x、o_y)

1.1 针孔相机模型

假设相机坐标系下点P的坐标是([X, Y, Z])，对应像平面上的点是(p = [x, y])，焦距为f，根据相似三角形可以得到从相机坐标系到图像坐标系的变换。(还没到像素坐标系)

用齐次坐标系表示，可以写成下面的形式：

1.2 各坐标系的变换——相机内参和外参

相机外参是相机的刚体运动，体现在世界坐标系到相机坐标系的坐标变换。相机内参体现在相机坐标系到图像坐标系到像素坐标系的变换。这部分内容也可参考TUM的PPT。

参考资料： 《Multiview Geometry Chapter 3——Perspective Projection》(TUM)

2 对极几何

根据两组2D点估计相机运动，可以使用对极几何求解 根据两组3D点估计相机运动，可以使用迭代最近点ICP求解

下面这张PPT需要注意两点：

• (x_1)和(x_2)是归一化像平面上的坐标。
• 对于向量(u in R^{3}), 它的反称矩阵左乘一个向量，相当于它叉乘该向量。(右手法则)

参考资料： 《Multiview Geometry Chapter 5——Reconstruction From Two Views: Linear AlgorIThms》(TUM)

3 单应性变换

上面第一张PPT的第一个公式可以用下面这幅图来解释。

参考资料： 《Multiview Geometry Chapter 5——Reconstruction from Two Views: Linear Algorithms》(TUM)

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的Mask The Face全部内容，希望文章能够帮你解决Mask The Face所遇到的问题。

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