怎么用pytorch膨胀算法实现大眼效果

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算法思路：

以眼睛中心为中心点，对眼睛区域向外放大，就实现了大眼的效果。大眼的基本公式如下，

假设眼睛中心点为O(x,y)，大眼区域半径为Radius，当前点位为A(x1,y1)，对其进行改进，加入大眼程度控制变量Intensity，其中Intensity的取值范围为0～100。

其中，dis表示AO的欧式距离，k表示缩放比例因子，k0表示大眼程度，xd,yd表示A点经过大眼变换后的目标点B的坐标。

当k=0时，目标点B与O点重合。

当k=1时，目标点B与A点重合。

当k<1.0时，目标点B的计算函数单调递增，眼睛放大。

当k>1.0时，目标点B的计算函数单调递减，眼睛缩小。

人眼半径求法，

根据眼睛左右2个关键点来计算大眼区域所在的半径Radius

大眼程度Intensity求法，

根据图像分辨率，结合实际经验来计算大眼程度Intensity。

比如Intensity = 15*512*512/(width*height)

应用场景：

适用于任何球形局部形变的场景，比如大眼，比如嘴唇微笑。

代码实现：

import cv2import mathimport numpy as np def big_eye_adjust_fast(src, PointX, PointY, Radius, Strength):    processed_image = np.zeros(src.shape, np.uint8)    processed_image = src.copy()    height = src.shape[0]    width = src.shape[1]    PowRadius = Radius * Radius     maskImg = np.zeros(src.shape[:2], np.uint8)    cv2.circle(maskImg, (PointX, PointY), math.ceil(Radius), (255, 255, 255), -1)     mapX = np.vstack([np.arange(width).astype(np.float32).reshape(1, -1)] * height)    mapY = np.hstack([np.arange(height).astype(np.float32).reshape(-1, 1)] * width)     OffsetX = mapX - PointX    OffsetY = mapY - PointY    XY = OffsetX * OffsetX + OffsetY * OffsetY     ScaleFactor = 1 - XY / PowRadius    ScaleFactor = 1 - Strength / 100 * ScaleFactor    UX = OffsetX * ScaleFactor + PointX    UY = OffsetY * ScaleFactor + PointY    UX[UX < 0] = 0    UX[UX >= width] = width - 1    UY[UY < 0] = 0    UY[UY >= height] = height - 1     np.copyto(UX, mapX, where=maskImg == 0)    np.copyto(UY, mapY, where=maskImg == 0)     UX = UX.astype(np.float32)    UY = UY.astype(np.float32)     processed_image = cv2.remap(src, UX, UY, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)     return processed_image image = cv2.imread("tests/images/klst.jpeg")processed_image = image.copy()PointX_left, PointY_left, Radius_left, Strength_left = 150, 190, 44, 19.78PointX_right, PointY_right, Radius_right, Strength_right = 244, 194, 42, 19.78processed_image = big_eye_adjust_fast(processed_image, PointX_left, PointY_left, Radius_left, Strength_left)processed_image = big_eye_adjust_fast(processed_image, PointX_right, PointY_right, Radius_right, Strength_right)cv2.imwrite("big.jpg", processed_image)

实验效果：

到此，相信大家对"怎么用pytorch膨胀算法实现大眼效果"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！