我有一张这样的包含人脸的图片:
经过一系列的"骚操作"之后,我在CATIA里得到了这样的点云模型:
叠在一起看一看:
Emmm……完美吻合!
你要问是怎样的骚操作?
别急,听小编慢慢道来!
今天这篇文章所讲的内容,我们同样是用这个Mediapipe库,但用的是里面的另一个功能——Facemesh。
简单说,调用库里的函数,你给它输入一张包含人脸的图片,它就能从中读取出来人脸的468个关键点信息。(下图来自Mediapipe官方页面)
并且需要知晓的是,这些点不仅仅是平面的,而是空间的,即包含x、y、z三个坐标值。
而对于会用Python控制CATIA建模的我们,用这些坐标在CATIA里创建对应点,简直是不能再新手村的操作了。
有了这些点,我们用CATIA里逆向模块的Cloud/Points命令,便可以轻松地将它转为点云。再把生成的点云Mesh一下,就是前面的效果啦!
有了点云数据,首先我们简单处理一下,便可直接用于3D打印啦!
或者,有了点云为参考,我们进行人脸的精细化建模时,也可以更加得心应手。
现如今,“人工智能”、“大数据”这些字眼随处可见。
有时,你会觉得这些东西很神秘,虚无缥缈。
但其实,它就在我们身边,每个你我这样的普通人,都触手可及……
最后,附上本文涉及的完整Python代码(点云操作部分需手动在CATIA中进行)。