1adrianb / 1adrianb/face-alignment

Are the face alignement landmark result same as dlib?

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Lingua principale
Python
Stelle
7.5k
Fork
1.4k
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

Just wonder is these code are same result?

```
import face_alignment
# import dlib

class Croper:
def __init__(self, path_of_lm):
# download model from: http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
# self.predictor = dlib.shape_predictor(path_of_lm)
self.fa = face_alignment.FaceAlignment(face_alignment.LandmarksType.TWO_D, flip_input=False)

# def get_landmark(self, img_np):
# """get landmark with dlib
# :return: np.array shape=(68, 2)
# """
# detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# dets = detector(img_np, 1)
# # print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
# # for k, d in enumerate(dets):
# if len(dets) == 0:
# return None
# d = dets[0]
# # Get the landmarks/parts for the face in box d.
# shape = self.predictor(img_np, d)
# # print("Part 0: {}, Part 1: {} ...".format(shape.part(0), shape.part(1)))
# t = list(shape.parts())
# a = []
# for tt in t:
# a.append([tt.x, tt.y])
# lm = np.array(a)
# # lm is a shape=(68,2) np.array
# return lm

def get_landmark(self, img_np):
"""get landmark with dlib
:return: np.array shape=(68, 2)
"""
lm = self.fa.get_landmarks(img_np)
lm = np.array(lm)[0]
print(lm)
print(lm.shape)
# lm is a shape=(68,2) np.array
return lm
```

I wanna replace dlib with face_alignement, does their behaviour are same?

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Direzione di ricerca

Check the face_alignment library's source code for landmark extraction logic, particularly in the get_landmarks method. Compare the output format and coordinate system with dlib's 68-point model. Run both methods on a sample image to see if the landmarks align. Review the library's documentation or tests for any existing comparisons.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
computer-vision
Tipo di issue
Documentazione
Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
45/100

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