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十一个双日结束后，全国人民都吃了这片土地。这条鱼非常亲密地谈到了当地表达包的引入。它可以通过定制expression pack来抱怨吃地球的行为。本文将介绍如何使用Py t h o n和weekes快速构建人脸识别活动项目。
关键词：wex，py-t-h-on，人脸识别
头版主要包括两个部分：拍照和生成表情。
拍摄基于叶片的摄像头模块。目前，它只能支持weekes的环境。H5环境只能引导用户通过闲鱼或洗手来创造土壤风味的表达。淘大手握最新版本8.1。0，直接使用Wv c a m e r a。拍照和上传照片可能会导致问题，因此有必要分别调用拍照和上传照片。上传的图片使用了w v c a m e r a。确认上传照片界面。
通过调用后台界面，发送照片地址和表达模板号。生成表达式后，接口将返回表达式的地址，然后进行渲染。
其影响如下：
工程服 丰富的端到端使用纯p yrrm1 t h alpp n屋顶，可以满足快速屋顶和部署ssf活动的需求，使用isρalpp c k e tρe r assr r、b aphaρe h t pρe r assr这两个组件构建机构h t p服务器：
e，o，s是e，r和v之间的标准库。在该模块中，实现了一些有用的类。So c k e t s r v e r模块包括许多类，这些类可以简化t c p、u d p、u n i x域套接字服务器的实现；
b a s e h t p s r v e r模块构造h t p请求处理基类b a s e h t p r e q u s h a n d l r，该基类继承自s o c e t s r r r r模块中的s t r a m r e q u s n d r类；
使用起来非常方便。电话如下：
当有一个HTP请求时，它将触发请求处理程序的回调以执行其中的业务代码
在基本调用实现后，下一步的工作是使用t h r e a d i n g h t p s r v e r实现多线程网络服务器来验证参数的签名，并使用n g i n x进行分流等。我不一一细说。
人脸融合到表情包的过程可以分为四个步骤：
提取面部特征，对齐面部特征，检测面部表情
3.1.在人脸识别部分，我们使用dlib库，它可以轻松快速地识别人脸上的68个点。点位分布如图所示：
易于使用：
3.2.对于人脸位置对齐，在获取两个人脸的标记矩阵后，我们使用奇异值分解计算旋转，然后使用仿射变换矩阵进行变换：
3.3.提取人脸的中间特征包括眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴。要连接这个t形形状的关键区域，需要将特征连接成凸多边形，然后使用简历填充凸多边形以生成遮罩。口罩的外边缘经过羽化和扩展以隐藏不连续区域，表情包的底图需要先擦除原始表情以防止原始特征影响照片的图案，然后将口罩与表情包底图的面部特征矩阵对齐以获得混合图案。
3.4.调整面部色调是最后一步。上一步合成的人脸仍然是原始颜色值，需要将其转换为黑白图片。首先去除颜色，然后使用伽马射线曲线调整对比度，使面部的黑色部分更暗，白色部分更白，特征更明显。调整对比度的方法如下：
我们只是从两个方面对算法进行了优化：
一种是使用多流程优化，由rocky library实现：
执行部分：
二是压缩检测区域。您可以复制原始图像的副本，然后将副本压缩到1/4，然后将其传递到dlib进行识别，然后将识别的地标特征阵列乘以4，得到原始特征位置，然后处理原始图像和恢复的特征点集。除了压缩，它还可以通过切割减少dlib的计算量，截取roi区域，在识别过程中截取表情包脸的区域，并将其转移到dlib聚焦图片的中间位置识别，或者结合o p e n c v背景去除来减少识别区域。
以上是expression package活动的整个实现过程，其中有很多点可以在性能和效果上进行优化。欢迎体验“拯救饮食土族”的定制表达套餐，并提出建议和反馈~
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