本文轉(zhuǎn)載至知乎ID:Charles(白露未晞)知乎個人專欄
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導(dǎo)語
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利用Python對照片中人臉進行顏值預(yù)測?。?!
至于結(jié)果的可靠性.......
本人概不負責(zé)?。?!
對結(jié)果不滿意或者因為結(jié)果分數(shù)過低而想不開者,請自行聯(lián)系xxxPh.D.。也就是此顏值預(yù)測算法的提出者!??!本人只是部分復(fù)現(xiàn)了他的算法?。。?/p>
以上和以下內(nèi)容純屬玩笑,如有雷同,不甚榮幸。
相關(guān)文件
網(wǎng)盤下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/1E_fc7PNaBHfMXNz3xLb12A
密碼: 7nhm
所需工具
Python版本:3.5.4(64bit)
相關(guān)模塊:
opencv_python模塊、sklearn模塊、numpy模塊、dlib模塊以及一些Python自帶的模塊。
環(huán)境搭建
(1)安裝相應(yīng)版本的Python并添加到環(huán)境變量中;
(2)pip安裝相關(guān)模塊中提到的模塊。
例如:
若pip安裝報錯,請自行到:
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
下載pip安裝報錯模塊的whl文件,并使用:
pip install whl文件路徑+whl文件名安裝。
例如:
(本人已在相關(guān)文件中提供了編譯好的用于dlib庫安裝的whl文件——>因為這個庫最不好裝)
參考文獻鏈接
【1】xxxPh.D.的博客
http://www.learnopencv.com/computer-vision-for-predicting-facial-attractiveness/
【2】華南理工大學(xué)某實驗室
http://www.hcii-lab.net/data/SCUT-FBP/EN/introduce.html
主要思路
(1)模型訓(xùn)練
用了PCA算法對特征進行了壓縮降維;
然后用隨機森林訓(xùn)練模型。
數(shù)據(jù)源于網(wǎng)絡(luò),據(jù)說數(shù)據(jù)“發(fā)源地”就是華南理工大學(xué)某實驗室,因此我在參考文獻上才加上了這個實驗室的鏈接。
(2)提取人臉關(guān)鍵點
主要使用了dlib庫。
使用官方提供的模型構(gòu)建特征提取器。
(3)特征生成
完全參考了xxxPh.D.的博客。
(4)顏值預(yù)測
利用之前的數(shù)據(jù)和模型進行顏值預(yù)測。
使用方式
有特殊疾病者請慎重嘗試預(yù)測自己的顏值,本人不對顏值預(yù)測的結(jié)果和帶來的所有負面影響負責(zé)?。?!
言歸正傳。
環(huán)境搭建完成后,解壓相關(guān)文件中的Face_Value.rar文件,cmd窗口切換到解壓后的*.py文件所在目錄。
例如:
打開test_img文件夾,將需要預(yù)測顏值的照片放入并重命名為test.jpg。
例如:
若嫌麻煩或者有其他需求,請自行修改:
getLandmarks.py文件中第13行。
最后依次運行:
train_model.py(想直接用我模型的請忽略此步)
getLandmarks.py
getFeatures.py
Predict.py
使用演示