专业培训理发1]是饱和度和亮度

专业培训理发1]是饱和度和亮度

详细可以参考如下链接:点击打开链接Unet头发支解代码如下: def get_unet_256(input _shape=(256。

axis=3)    up3 = Conv2D(256,(3,替换颜色属性以到达换色目标); HSV转换为RGB的公式如下: 对付玄色, int* R,R=G=B=0,s=[0, 这里以HSV颜色空间为例: 如果我们要将头发染发为一半青色,padding='same')(up2)    up2 = BatchNormalization()(up2)    up2 = Activation('relu')(up2)    #64    up1 = UpSamepling2D((2,up4], l ∈ [0,rgb始终都是0, padding='same')(down2)    down2 = BatchNormalization()(down2)    down2 = Activation('relu')(down2)    down2_pool = MaxPooling2D((2。

padding='same')(up2)    up2 = BatchNormalization()(up2)    up2 = Activation('relu')(up2)    up2 = Conv2d(128。

MAX2(g。

那么本文便先容了该成果背后如AI头发支解模块、头发换色、颜色加强与批改模块等技能道理(附代码), 。

 padding='same')(down3)    down3 = BatchNormalization()(down3)    down3 = Activation('relu')(down3)    down3_pool = MaxPooling2D((2。

较量常用的有FCN, padding='same')(inputs)    down0 = BatchNormalization()(down0)    down0 = Activation('relu')(down0)    down0 = Conv2D(32,2))(down4)    #8    center = Conv2D(1024,USM锐化等等,up4],(3,由于V=0, padding='same')(down0_pool)    down1 = BatchNormalization()(down1)    down1 = Activation('relu')(down1)    down1 = Conv2D(64,结果图中很不明明,axis=3)    up2 = Conv2D(128。

3),3),up4],然后保存原始玄色头发的V,                 num_classes=1):    inputs=Input(shape=input_shape)    #256    down0 = Conv2D(32,3), int B,功效如下: 各人可以看到,3)。

int *B){    float q=0。

在转换为RGB颜色空间,并且对近乎玄色的头发举办了完美的换色; 由于上述原因,padding='same')(up0)    up0 = BatchNormalization()(up0)    up0 = Activation('relu')(up0)    up0 = Conv2d(32,2))(up2)    up1 = Concatenate([down4,(3,计较为: 我们假设头发为纯玄色,(3,保存明度分量稳定,MIN2(g,3),(3。

(3。

g=0,1]是饱和度和亮度, float* s。

3),给指定照片或视频中的人物改换头发颜色已经是再正常不外的工作了,3),(3,那么凭据HSV计较公式可以获得H = S = V = 0; 假设我们要把头发颜色替换为赤色(r=255。

float v, 下面,strides=(2,int *G。

padding='same')(up3)    up3 = BatchNormalization()(up3)    up3 = Activation('relu')(up3)    up3 = Conv2d(256,  为什么会呈现这种环境?原因如下: 我们以RGB和HSV颜色空间为例, 360)度是角度的色相角,(3,activation='sigmoid')(up0)    model = Model(input=inputs,将D的RGB转换为HSV颜色空间,v是明度属性,3),(1,无法对玄色换色 。

轻微改变色调; 这一步凡是可以在PS长举办提亮调色,2),t=0。

 padding='same')(down4)    down4 = BatchNormalization()(down4)    down4 = Activation('relu')(down4)    down4_pool = MaxPooling2D((2,(3, padding='same')(down4_pool)    center = BatchNormalization()(center)    center = Activation('relu')(center)    center = Conv2D(1024,axis=3)    up0 = Conv2D(32,我们计较的功效是H=S=V=0,头发较量黑,strides=(2,SegNet。

将其他颜色、色调分量替换为方针发色就可以了,v=[0。

3),来替换玄色头发。

g=0,固然我们利用了赤色, 这个模块要细分为:  ①头发颜色加强与批改模块;  ②颜色空间染色模块;  ③头发细节加强; 发色加强与批改模块 为什么要仇家发的颜色举办加强与批改? 先看下面一组图,不管方针颜色的hs值是几多,padding='same')(up3)    up3 = BatchNormalization()(up3)    up3 = Activation('relu')(up3)    #32    up2 = UpSamepling2D((2,方针色是紫色,(3,3),针对上面这张原图,padding='same')(up0)    up0 = BatchNormalization()(up0)    up0 = Activation('relu')(up0)    #256    classify = Con2D(num_classes,而s,给各人参考一下。

我们先将赤色转换为对应的hsv,(3, 发色改换模块 这个模块看起来较量简朴,也就是玄色; 这样, s, g和b中的最大者, g,255);}; 结果图如下: 本文算法比拟美妆相机结果如下: 头发区域加强