人脸变形

随着技术的进步，MorphFace项目利用Matlab编写，专注于生成人脸变形视频的源代码。该项目探索图像处理技术在视频编辑中的创新应用。

可创建非矩形窗口的代码。

为解决统计模型在监测中的不足，文章提出了变形混合模型，对大坝坝体水平变形进行分析。研究表明，大坝水平位移与有限元计算结果基本一致，说明提出的变形模型可用于坝体变形分析。

Morphimage利用变形矩阵对灰度图像进行形态变换。例如，可以通过以下步骤实现：读取图像'image = imread('example.pgm');'，获取图像大小'imagesize = size(image);'，创建随机的变形场'field = 8*imresize(rand(5,5,2)-0.5,imagesize,'bilinear');'，最后对原始图像进行形态变换'MorphedImage = morphimage(image,field);'。

采用Matlab语言编写的LDA人脸识别程序，通过线性判别分析技术实现高效的人脸识别功能。该程序利用数学模型分析面部特征，为用户提供准确和可靠的识别结果。

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

这里提供2010年IJCV期刊上的广义薄板样条变形算法的Matlab实现代码，适合与相关论文配合使用。

基于Matlab的实时屏幕人脸分析 该项目使用OpenCV和Keras实现屏幕人脸的实时检测和情绪分析。 主要功能: 检测电脑屏幕中的人脸 分析人脸情绪 运行步骤: 安装依赖: 确保已安装OpenCV和Keras库。 运行程序: 执行 python main.py 启动程序。 选择区域: 程序会提示您选择屏幕截图区域，将光标移动到目标窗口的左上角和右下角，然后按Enter键确认。 实时分析: 程序将自动捕获屏幕截图、检测人脸并分析情绪。 技术细节: 屏幕截图: 使用 pyautogui 获取屏幕位置，并利用 mss 模块进行高效的屏幕截图。 人脸检测: 采用基于Keras的MTCNN

该资源提供了一个利用 OpenCV 和 Python 实现人脸检测功能的模型。

LBF人脸对齐算法，利用局部二值特征回归实现3000 FPS高速对齐，依赖于liblinear。预训练模型可下载使用，配置文件可在“模型”文件夹中找到。