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這篇文章主要講解了“OpenCV怎么用”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“OpenCV怎么用”吧！
有沒有想過讓蒙娜麗莎跟著你的表情動，來一番親切的交流？
Aliaksandr的一階運動模型（First Order Motion Model）可以實現，但是實現過程非常復雜且繁瑣。
一階運動模型功能強大，可以在未經預訓練的數據集上對圖像和視頻進行特效生成，但代價是安裝配置比較繁瑣。
能不能簡單一點，再簡單一點？
印度一位程序員阿南德·帕瓦拉（Anand Pawara）設計了基于OpenCV實現的實時動畫特效。
畢竟OpenCV是成名已久的跨平臺視覺庫，是事實上的計算機視覺領域的標準庫。
項目中涉及的人臉識別、動作識別和運動跟蹤，均在OpenCV庫中原生支持。
1、安裝依賴模塊
安裝依賴模塊：
pip install -r requirements.txt
安裝pytorch 1.0.0 :
pip install torch===1.0.0 torchvision===0.2.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html
2、下載配置文件（如果不能下載，文件鏈接在文末）
gdown —id 1wCzJP1XJNB04vEORZvPjNz6drkXm5AUK
3、運行程序
運行文件 :
python image_animation.py -i path_to_input_file -c path_to_checkpoint
針對攝像頭的實時特效生成 :
python .\image_animation.py -i .\Inputs\Monalisa.png -c .\checkpoints\vox-cpk.pth.tar Run application from video file : python image_animation.py -i path_to_input_file -c path_to_checkpoint -v path_to_video_file
針對既有視頻的特效生成 :
python .\image_animation.py -i .\Inputs\Monalisa.png -c .\checkpoints\vox-cpk.pth.tar -v .\video_input\test1.mp4
如果你想上手試試，只需要調整相關配置文件即可。
模型分為兩種使用模式，一種是較為常規的導入視頻常規方法，另外一種就是實時生成視頻特效。
但是，請注意，一定要使用pytorch 1.0.0版本，因為更高的版本在后端依賴的一階模型上存在問題。
按照作者的后續計劃，會推出客戶端程序，并且會增加假聲（deepfake voice）功能。
阿南德所做的工作是簡化現有的一階運動模型（First Order Motion Model），使用OpenCV對視頻進行特效生成。
項目的后端支持由OpenCV庫完成，避免使用復雜的模型，降低使用門檻。
按照作者觀點，使用這個模型只需要對一類數據集進行訓練后，便可應用到對其全部事物上去，即具有較好的泛化能力。
不同于原一階模型的多個數據集測試效果，現在阿南德實時動態特效模型還只在人臉數據集上進行測試，后續后持續增加其他數據集。
這個模型的特點是易用，配置非常簡單，基本可以開箱即用，即使是訓練自己的數據集也會比較簡單。
因為立足于對現有資源進行優化配置，操作簡易，功能強大。
當然，簡單也會帶來問題，比如現在數據集較為單一，針對的主要是人臉數據集。
感謝各位的閱讀，以上就是“OpenCV怎么用”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對OpenCV怎么用這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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