Туториалы лица: Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил | DesigNonstop

Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил | DesigNonstop

Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил

66

Сегодня я вновь обращаюсь к творчеству талантливой французской художницы Стефани Валентин. Ранее я уже размещала на сайте ее замечательные видео уроки. Теперь же она даст несколько практических советов о том, как правильно нарисовать лицо человека. Какие пропорции и расстояния нужно соблюдать, чтобы вышел реалистичный рисунок. Все оказалось очень просто!

Рисунок 1.
Рисуем круг
Рисуем овал в форме яйца

Рисунок 2.
Рисуем вертикальную линию посередине овала
Рисуем горизонтальную линию посередине овала (Eyes)
На горизонтальной линии рисуем глаза. Расстояние между глазами — ширина глаза

Рисунок 3.
Рисуем «линию подбородка» (chin line) по низу овала
Рисуем «линию носа» (nose line) по низу круга
Рисуем «линию бровей» (eyebrow line). Расстояние между подбородком и носом такое же, как и между носом и верхней точкой бровей
Рисуем две вертикальные линии, определяющие ширину носа. Расстояние между линиями равно ширине глаза

Рисуем брови и нос

Рисунок 4.
Делим расстояние между носом и подбородком на 4 равные части
Рисуем рот (Mouth) между 2 и 3 линиями

Рисунок 5.
Рисуем форму лица
Рисуем уши между «линией носа» и «линией глаз»
Рисуем волосы

 
 

Вот вы познакомились с тем, как можно легко и просто нарисовать сносный рисунок лица человека, основываясь лишь на простейших фигурах и расстояниях. А вы знаете, что применение математических закономерностей в дизайне — это целая наука, и что если использовать точно выверенные расстояния, то ваша работа будет выглядеть гармонично.

 
 

Более того, можно пойти чуть дальше и познакомиться с основными принципами создания гармоничной композиции в дизайне или узнать побольше про такие элементы композиции, как линия, пространство, фигура, размер.

 
 

Кстати, если вы хотите бесплатно скачать один из моих премиум вордпресс шаблонов, то теперь это можно сделать — здесь.

Summary

Article Name

Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил

Description

Статья о том, как правильно нарисовать лицо человека. Какие пропорции и расстояния нужно соблюдать, чтобы вышел реалистичный рисунок.

Author

Natasha Klever

Publisher Name

Designonstop

Publisher Logo

Lace Dish Cloths Face Cloths Beginner Learn Knitting Patterns US Lace Knitting Tutorial Pattern Lace Wash Cloths Knitting Pattern Craft Supplies & Tools Sewing & Fiber aloli.ru

Оставить отзыв

Добавить отзыв

Адрес: 182302, Псковская область, Пустошкинский район, п/о Заречье, д.Холюны
Телефоны:

 89113834038; +7(81142) 2-12-49; факс 2-10-68 Телефон регистратуры: 2-19-90
Координаты для навигатора: долгота: 29°10’34» в.д. (29.17611) широта: 56°25’22.82″ с.ш. (56.423006)

Как добратся поездом из Москвы: с Рижского вокзала поездом Москва — Великие Луки, далее рейсовым автобусом до турбазы, либо такси. Большие группы встречает на жд. вокзале автобус турбазы. Расписание автобусов здесь

Как добратся автомобилем из Москвы: По трассе М9 Москва — Рига нужно доехать до г. Пустошка, это примерно 550 км, далее повернуть на Псков и по трассе M20 Киев — Петербург проехать до турбазы (18 км). Турбаза будет расположена перед мостом через реку Великая, с правой стороны.

Как добратся автомобилем из Санкт-Петербурга: По трассе М20 Санкт-Петербург — Киев, нужно проехать примерно 435 км, до поселка Холюны, далее по трассе в километре от поселка, дорога будет пересекать реку Великая, проехав мост, с левой стороны по ходу движения будет въезд на турбазу.

 

 

Схема базы отдыха «Алоль»   (нажмите сюда для увеличения)

Наши реквизиты:   Учреждение отдыха и оздоровления «Алоль» Юр. Адрес: 182302 Псковская область, Пустошкинский район, д. Холюны   ИНН 6019002997 КПП 601901001 ОГРН 1026002944142 ОКПО 24140680 ОКВЕД 6330.1 ОКАТО 58250804040 р/счет 40703810151140150357 Банк: Псковское Отделение №8630 ПАО Сбербанк г. Псков к/с 30101810300000000602 БИК 045805602   Тел. (81142)2-19-90,2-10-68 т/факс (81142)2-10-68   Email: [email protected]   Директор УО и О «Алоль» Людмила Петровна Ломако. Действует на основании Устава

 

The ideal letter illustrations and correspondence type s available today that will help companies reach out to prospective clients from around the world. With the current technological innovation, all these correspondence writing companies are able to make a letter for nearly every business requirement. Here Are a Few of the best and most Common letter college essay editing services examples that you Ought to Look for Whenever You’re in the process of Pick the Best letter

Пример готовой системы распознавания лиц с открытым кодом Github

Распознавание лица — последний тренд в авторизации пользователя. Apple использует Face ID, OnePlus — технологию Face Unlock. Baidu использует распознавание лица вместо ID-карт для обеспечения доступа в офис, а при повторном пересечении границы в ОАЭ вам нужно только посмотреть в камеру.

В статье разбираемся, как сделать простейшую сеть распознавания лиц самостоятельно с помощью FaceNet.

Ссылка на Гитхаб, кому нужен только код

Немного о FaceNet

FaceNet — нейронная сеть, которая учится преобразовывать изображения лица в компактное евклидово пространство, где дистанция соответствует мере схожести лиц. Проще говоря, чем более похожи лица, тем они ближе.

Триплет потерь

FaceNet использует особую функцию потерь называемую TripletLoss. Она минимизирует дистанцию между якорем и изображениями, которые содержат похожую внешность, и максимизирует дистанцую между разными.

• f(a) это энкодинг якоря
• f(p) это энкодинг похожих лиц (positive)
• f(n) это энкодинг непохожих лиц (negative)
• Альфа — это константа, которая позволяет быть уверенным, что сеть не будет пытаться оптимизировать напрямую f(a) — f(p) = f(a) — f(n) = 0
• […]+ экиввалентено max(0, sum)

Сиамские сети

FaceNet — сиамская сеть. Сиамская сеть — тип архитектуры нейросети, который обучается диффиренцированию входных данных. То есть, позволяет научиться понимать какие изображения похожи, а какие нет.

Сиамские сети состоят из двух идентичных нейронных сетей, каждая из которых имеет одинаковые точные веса. Во-первых, каждая сеть принимает одно из двух входных изображений в качестве входных данных. Затем выходы последних слоев каждой сети отправляются в функцию, которая определяет, содержат ли изображения одинаковые идентификаторы.

В FaceNet это делается путем вычисления расстояния между двумя выходами.

Реализация

Переходим к практике.

В реализации мы будем использовать Keras и Tensorflow. Кроме того, мы используем два файла утилиты из репозитория deeplayning.ai, чтобы абстрагироваться от взаимодействий с сетью FaceNet.

• fr_utils.py содержит функции для подачи изображений в сеть и получения кодирования изображений;
• inception_blocks_v2.py содержит функции для подготовки и компиляции сети FaceNet.

Компиляция сети FaceNet

Первое, что нам нужно сделать, это собрать сеть FaceNet для нашей системы распознавания лиц.

import os
import glob
import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from fr_utils import *
from inception_blocks_v2 import *
from keras import backend as K

K.set_image_data_format('channels_first')
FRmodel = faceRecoModel(input_shape=(3, 96, 96))
def triplet_loss(y_true, y_pred, alpha = 0.3):
    anchor, positive, negative = y_pred[0], y_pred[1], y_pred[2]

    pos_dist = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(anchor,
               positive)), axis=-1)
    neg_dist = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(anchor, 
               negative)), axis=-1)
    basic_loss = tf.add(tf.subtract(pos_dist, neg_dist), alpha)
    loss = tf.reduce_sum(tf.maximum(basic_loss, 0.0))
   
    return loss
FRmodel.compile(optimizer = 'adam', loss = triplet_loss, metrics = ['accuracy'])

load_weights_from_FaceNet(FRmodel)

Мы начнем инициализпцию нашей сети со входа размерности (3, 96, 96). Это означает, что картинка передается в виде трех каналов RGB и размерности 96×96 пикселей.

Теперь давайте определим Triplet Loss функцию. Функция в сниппете кода выше удовлетворяет уравнению Triplet Loss, которое мы определили в предыдущей секции.

Если вы не знакомы с фреймворком TensorFlow, ознакомьтесь с документацией.

Сразу после того, как мы определили функцию потерь, мы можем скомпилировать нашу систему распознавания лиц с помощью Keras. Мы будем использовать Adam optimizer для минимизации потерь, подсчитанных с помощью функции Triplet Loss.

Подготовка базы данных

Теперь когда мы скомпилировали FaceNet, нужно подготовить базу данных личностей, которых сеть будет распознавать. Мы будем использовать все изображения, которые лежат в директории images.

Замечание: мы будем использовать по одному изображения на человека в нашей реализации.  FaceNet достаточно мощна, чтобы распознать человека по одной фотографии.

def prepare_database():
    database = {}

    for file in glob.glob("images/*"):
        identity = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]
        database[identity] = img_path_to_encoding(file, FRmodel)

    return database

Для каждого изображения мы преобразуем данные изображения в 128 float чисел. Этим занимается функция img_path_to_encoding. Функция принимает на вход путь до изображения и «скармливает» изображение нашей распознающей сети, после чего возвращают результаты работы сети.

Как только мы получили закодированное изображения в базе данных, сеть наконец готова приступить к распознаванию!

Распознавание лиц

Как уже обсуждалось ранее, FaceNet пытается минимизировать расстояние между схожими изображениями и максимизировать между разными. Наша реализация использует данную информацию для того, чтобы определить, кем является человек на новой картинке.

def who_is_it(image, database, model):
    encoding = img_to_encoding(image, model)
    
    min_dist = 100
    identity = None
    
    # Loop over the database dictionary's names and encodings.
    for (name, db_enc) in database.items():
        dist = np.linalg.norm(db_enc - encoding)

        print('distance for %s is %s' %(name, dist))

        if dist < min_dist:
            min_dist = dist
            identity = name
    
    if min_dist > 0.52:
        return None
    else:
        return identity

Загружаем новое изображение в функцию img_to_encoding. Функция обрабатывает изображения, используя FaceNet и возвращает закодированное изображение. Теперь мы можем сделать предположение о наиболее вероятной личности этого человека.

Для этого подсчитываем расстояние между полученным новым изображением и каждым человеком в нашей базе данных. Наименьшая дистанция укажет на наиболее вероятную личность человека.

Наконец, мы должны определить действительно ли совпадают личности на картинке и в базе. Следующий кусок кода как раз для этого:

 if min_dist > 0.52: 
     return None 
 else:
     return identity

Магическое число 0.52 получено методом проб и ошибок. Для вас это число может отличатся, в зависимости от реализации и данных. Попробуйте настроить самостоятельно.

На GitHub есть демо работы полученной сети, с входом от простой вебкамеры.

Заключение

Теперь вы знаете, как работают технологии распознавания лиц и можете сделать собственную упрощенную сеть распознавания, используя предварительно подготовленную версию алгоритма FaceNet на python.

---

Интересные статьи:

Туториалы по рисованию

Думаю, все знают, что такое туториал, а если вы забыли, напомню туториал — это пошаговая инструкция по обучению чему-либо. Туториалы по рисованию могут обучать рисунку конкретного предмета, детали, могут показывать различные техники и приёмы работы с различными материалами. Удобно, они бывают текстовыми, графическими и видеографическими, что позволяет человеку выбрать наиболее удобный для него способ восприятия информации.

Для чего же нужен такой способ в сфере искусства?

Благодаря таким уроком вы можете научится рисовать в разные стилистиках и на разнообразные тематики, писать маслом, темперой, акварелью и другими материалами, опять же в разных техниках. Туториалы есть абсолютно по любой теме на любых языках, а самое главное, что их легко найти в интернете, ими полны паблики вконтакте, есть много крупных сообществ, где подобраны исключительно туториалы по навыкам рисования, есть так же различные каналы на ютубе, от неизвестных и популярных авторов, на любой вкус и цвет, так сказать. Если выбирать простые туториалы, можно просто вдохновляться идеями, смотреть, формировать в своем воображении собственные образы и приступать к сотворению чего-то личного и нового позже, иногда, когда техники особо сложные приходится проводить более тщательную работу, более детально изучать урок, следовать всем мельчайшим подробностям и советам мастера, а иногда пересматривать по многу раз, что бы добиться того же превосходного результата, что и в туториале.

Скачать туториал

Так же такой вид уроков можно найти платно. Зачем, платить за то, что можно найти бесплатно, спросите вы? Дело в том, что многие известные авторы берут деньги за обучение именно у них и их техникам, они так же выпускают часто видео уроки или книги, в которых так же могут содержатся графические туториалы. Стоит ли платить? Стоит, но есть один нюанс, стоит, если вы хотите получить знания именно от этого автора, этого художника и точно знаете, что ваше вложение в такие уроки окупятся, это уже личный выбор, какого автора выбрать, чьи уроки окажутся полезнее остальных. Благодаря туториалам можно не просто научится рисовать кролика, акварельные цветы или прочее, можно получить полноценную профессию в творческой сфере, главное при обучении помнить, что у вас нет учителя, который исправит ваши ошибки, недочеты и различные косяки и кляксы, вы сам себе и ученик и учитель, перед вами лишь поэтапная инструкция, которая только покажет, как нужно, вся остальная работа только за вами.

Чем хороши туториалы и в чем их минусы? Главный минус туториала, что он не живой учитель с опытом, находящий подход индивидуально к ученику, никто не исправит ошибок, никто не похвалит, есть только ты и урок, твой собственный опыт и твои собственные ошибки. Для собственного изучения материала и положительного результата нужна высокая самоорганизация, самодисциплина и умение себя оценивать со стороны, это сложно, но в будущем это становится полезным навыком. С другой же стороны отсутствие «надзирателя» и плюс, особенно для людей, которым сложно найти общий язык, что мешает обучению, туториалы же позволяют изучить материал без конфликтов с кем-либо.

Туториалы по рисованию для начинающих

Так же, что касается новичков, туториалы легко найти на любые темы и бесплатно, в отличии от обучения где-либо, курсов и школ, конечно, повышая навык, можно баловать себя платными курсами по рисованию и туториалами из дорогих пособий, но для начала бесплатные уроки вполне и даже очень хороши. Расстояния, при чем оно здесь? Не многие из нас живут в центральных городах, и обучение самостоятельное в интернете помогает тем, у кого нет возможности ездить обучаться куда-то, а в их городе\поселке\селе нет никаких курсов или учителей в каком-то виде искусства, а душа всё-таки лежит! А что касается уже опытных художников, иллюстраторов, и мастеров своего дела, использует ли они туториалы? Всё индивидуально, но согласитесь, нет предела совершенству, нет границ в количестве навыков и техник, многие уже опытные люди в своем деле самостоятельно продолжают учится различным навыкам, повышая свою квалификацию и способности, открывать для себя новые границы и в конце концов находить свой собственный неповторимый стиль.

Наконец, хочу затронуть еще одну не менее важную тему, перейти, так сказать, на другую сторону, по ту сторону экрана. Туториал может служить не только уроком, что, если посмотреть на туториал со стороны человека, который хочет научить других? Если вы известный автор, у вас есть свой неповторимый стиль, техника, идея, вы показываете всем свои работы, снимаете видео, рассказываете о своем творчестве, туториал может стать для вас новым шагом. Во-первых, это новый вид контента, среди многочисленных работ, видео о своем коте и материалах, туториал будет привлекать внимание аудитории, привлекать новую. Нет ничего прекраснее, чем передавать свои знания другим, более того, это может стать новым прибыльным делом, а аудитория станет ближе, сможет прочувствовать путь, по которому идет художник.

Изменение формы лица и ретушь

You can use Spark AR Studio to change the shape of people’s faces. You can also add a retouching effect to faces and the whole scene. In this tutorial you’ll learn to do both.

You’ll find everything you need to build this effect in the sample content folder. Download it to follow along.

Getting started

To change the shape of the face you’ll need an object called a blendshape created in 3D modeling software. We’ve included one in the sample content file. Use it to create all kinds of different face effects.

Open the unfinished effect in the sample content folder to follow along. To help you get started quickly we’ve already imported the set of blendshapes you’ll need. It’s listed in the Assets panel as faceDistortionPack.

Adding a face mesh and face tracker

Start by adding a face tracker to your scene:

1. Click Add Object at the bottom of the Scene panel.
2. Select Face Tracker from the menu.

It’ll be listed as faceTracker0 in the Scene panel.

Next, add a face mesh as a child of the face tracker. The face mesh is a 3D model of a face. It works with the face tracker to create a surface that reconstructs someone’s expressions. We’ll then use the blendshape to change the shape of the face mesh, creating the distorted effect.

To add the face mesh to your project:

1. Right-click on faceTracker0 in the Scene panel.
2. Select Add.
3. Select Face Mesh from the menu.

You’ll see faceMesh0 in the Scene panel, and an object tracking the face in the Viewport and Simulator:

Applying the blendshapes

You’ll apply the blendshape to the face mesh. To do this:

1. Select the face mesh in the Scene panel.
2. Go to Deformation in the Inspector.
3. Click the + next to Deformation.
4. Select the faceDistortionPack.

Clear the Eyes and Mouth boxes

Before you adjust the blendshape, you’ll need to clear the boxes next to Eyes and Mouth in the face mesh’s properties. This will stop the blendshape from covering and distorting the openings for the eyes and mouth.

Adjusting the blendshape

Now you’ve added the blendshape, you’ll see an option labeled Morph Object. There’s a list of 14 options underneath:

You can adjust these to make all sorts of changes to the shape of the face — from adjusting the size of someone’s eyes to completely changing the shape of the face.

Play around with the different options here, adjusting the sliders until you’re happy with the effect.

When you apply your own object to the face mesh, you’ll see a different list of options here.

Adding retouching

In Spark AR Studio a retouching effect is created by adding a material to a face mesh, and changing the Shader Type in the material to Retouching.

Add a face mesh

Start by adding another face mesh to the scene as a child of the face tracker:

1. Right click on the face tracker.
2. Select Add.
3. Select Face Mesh.

Create a material

Next create a material for the face mesh:

1. Select the face mesh in the Scene panel.
2. In the Inspector, click + next to Materials.
3. Select Create New Material to create a new material.

Here’s how your project will look:

Now select the material to change the Shader Type. It’ll be listed as material0 in the Assets panel. In the Inspector:

1. Change the Shader Type to Retouching.
2. You’ll see an option labeled Skin Smoothing with a slider next to — adjust this to change the smoothing effect. Adjust the slider to 100%.

In the Inspector you’ll see an option labeled Full Screen with a box next to it. This applies the smoothing effect across the whole effect. Clear this box to just apply retouching to the face.

You’ve now finished an effect with retouching and face distortion.

Video tutorials Meyer Rapier — Throat,Face, Reversed Thrust ( Отличные видео демонстрации техники рапиры по Мейеру. #6)

video author Robert Rutherfoord

 

 

 

 

---

Dear visitors, not all the material on this site is unique, we aim to popularize the HEMA in the CIS and Europe, using videos, articles and photos from around the world, but be sure to indicate authorship and links to copyright holders. If you have any questions in the material posted on the website please write to [email protected] and we will solve the problem. We do not want to violate the copyrights and assign your work.

HEMA Minsk Fight Club

на главную страницу (home page)

Summary

Title

Video tutorials Meyer Rapier — Throat,Face, Reversed Thrust ( Отличные видео демонстрации техники рапиры по Мейеру. #6)

Description

Здесь вы можете прочесть последние новости мира HEMA (историческое европейское фехтование), посмотреть видео и фото, фехбуки, литературу, семинары, фото и видеоотчеты с прошедших фестивалей, посмотреть анонсы HEMA турниров и мероприятий, предложить свои новости и получить тонны иной интересной информации. Here you can read the latest world news HEMA, watch videos and photos, fechbooks, literature, seminars, photo and video reports from the past festivals, see announcements HEMA tournaments and events, offer your news and get tons of other interesting information.

Как правильно делать контуринг лица? Обучающее видео от Елены Крыгиной

Контуринг позволяет визуально изменить черты лица, подчеркнуть его достоинства и скрыть недостатки. Например, удлинить или, наоборот, укоротить нос, скрыть второй подбородок, подчеркнуть скулы. Считается, что моду на контуринг ввела Ким Кардашьян.

Правильное контурирование начинается с подготовки кожи. Нанесите тональный крем и консилер, чтобы скрыть явные недостатки кожи. Далее пушистой кистью нанесите скульптор теплого оттенка (или бронзер) на скулы, подбородок и лоб. Очень важно, чтобы не было четких границ — их нужно растушевать. Теперь распределите основное средство для контуринга под скулами, на крылья носа, над бровями и по бокам подбородка. Последний шаг — добавьте хайлайтер на выступающие части лица.

Контуринг может быть двух видов: сухой и кремовый. Пудровые средства больше подходят для жирной или комбинированной кожи, кремовые — для нормальной и сухой. Разберем методы контурирования лица для каждого вида.

Если вы выбрали сухие средства для контуринга, то перед использованием контурирующей пудры необходимо покрыть лицо обычной. Это делается для того, чтобы темный цвет не лег пятнами на тональный крем. Если вам кажется, что контурирующая пудра выглядит темнее, чем нужно, сбрызните лицо спреем для фиксации макияжа. Хайлайтер также является частью контуринга. Для жирной кожи лучше выбирать сухие хайлайтеры с матовым или полусатиновым финишем. Такое средство не будет создавать ощущения жирной кожи.

При использовании кремовых средств стоит помнить, что их сложнее растушевать. Также кремовые текстуры подчеркивают шелушения, поэтому обладательницам проблемной кожи они не рекомендованы. Если в вашей палетке нет хайлайтера, вместо него можно использовать светлый консилер, который наносят на переносицу, центр лба, скулы и подбородок.

В последнее время очень популярны отдельные виды контуринга. Например, контуринг губ — он позволяет визуально сделать губы пухлыми и чувственными. Для этого необходимо нанести хайлайтер на углубление над верхней губой и по центру под подбородком. Далее обвести контур губ коричневатым карандашом для создания тени и слегка растушевать — теперь можно наносить свою любимую помаду или блеск.

Больше секретов корректирующего макияжа:

Научитесь рисовать лица за 8 простых шагов: Начинающие

Многие читатели RFA просили меня написать учебник о том, как рисовать лица, так что вот оно!

Чтобы облегчить понимание, я разделил руководство на 3 части: Как нарисовать лицо спереди, сбоку и 3/4 вида. Это часть 1 из 3. В этих трех уроках я использовал оригинальные методы, измеряя лица более десятка взрослых, поэтому в каждом уроке используются одни и те же методы измерения. Рисовать лица должно быть легко, как пирог после того, как вы уменьшите пропорции.

Это пошаговое руководство для начинающих предназначено для простого мужского лица. Пропорции у самок разные.

Щелкните здесь для получения дополнительных руководств по рисованию лиц…

Часть 2: Рисование мужских лиц (вид сбоку)

Часть 3: Рисование мужских и женских лиц (вид 3/4)

НОВИНКА: Рисование женских лиц спереди

НОВИНКА: Рисование женских граней (вид сбоку)

НОВИНКА: ПРОСТАЯ версия с видео!

Примечание: Не забудьте использовать для этих шагов тупой карандаш HB.Я использовал 4B, чтобы вы могли четко видеть, что я делаю. Помните, чем темнее вы становитесь и чем сильнее нажимаете, тем сложнее будет стереть ваши нижние слои / направляющие.

Инструменты:

Научитесь рисовать реалистичное лицо

Шаг 1. Начните с круга

Нарисуйте большой круг и проведите под ним горизонтальную линию для подбородка . Затем нарисуйте линию подбородка. Проведите вертикальную линию по центру лица и убедитесь, что обе стороны лица симметричны.

Шаг 2. Нарисуйте направляющие на грани

Этот шаг можно выполнить двумя способами: линейка или без линейки. Я настоятельно рекомендую использовать метод линейки для первых двух нарисованных лиц. Почему? Потому что выполнение этого шага без него может резко нарушить ваши пропорции. Особенно, если вам сложно определить «центр» объекта глазами. Метод без линейки требует, чтобы вы разделили несколько частей лица пополам, а затем снова пополам.

Линейка Метод: Сделайте линейку той же высоты рядом с вашим рисунком.Линейка должна быть размечена так, чтобы было 8 равных промежутков. Всегда начинайте с центральной линии.
Проведите слабые линии через лицо на отметках, обозначенных ЦЕНТРАЛЬНАЯ ЛИНИЯ, 2, 3, A и C. Когда вы привыкнете к этому, вам не нужно будет рисовать линейку сбоку.

Метод без линейки: Без линейки я рисую линии в следующем порядке: ЦЕНТРАЛЬНАЯ ЛИНИЯ, 2, 3, B, A, C (B включен, потому что сначала легче сломать часть лба пополам, особенно когда вы рисуем от руки). Это метод, которым я все время рисую головы.

Super SIMPLE Method: Если это все еще немного сбивает с толку, ознакомьтесь с моим простым методом здесь. К нему также прилагается видео, чтобы вы могли увидеть, как я это делаю!

Шаг 3: Нарисуйте глаза в нужном месте

На лице отметьте центральную линию четырьмя делениями, равномерно разнесенными. Глаза будут сидеть примерно на этой линии. Не бойтесь двигаться немного выше или ниже линии, поскольку глаза обычно раскосые. Если вы хотите нарисовать более загадочные мужские глаза, нажмите здесь.

Шаг 4. Нарисуйте пропорциональный нос.

Вытяните 2 линии, где расположены внутренние уголки каждого глаза. Эти рекомендации определят ширину носа. Теперь, когда у нас есть прямоугольник, пора нарисовать нос.
Нажмите здесь, чтобы увидеть урок по моему носу!
Начните с круга, расположив его где-нибудь между линией 1 и 2. Вы можете придать своему мужскому персонажу более точеный вид, нарисовав нос, используя очень угловатые формы.

Шаг 5: Добавьте брови

Вытяните переносицу за веки, чтобы обозначить надбровную кость (этот шаг не является обязательным).Эти линии должны быть очень светлыми!
Карандашом 4В нарисуйте брови вдоль надбровной кости. Черты лица, способные подчеркнуть мужественность, — густые густые брови!

Щелкните здесь, чтобы увидеть мой подробный урок о том, как рисовать брови!

Шаг 6: Используйте форму треугольника, чтобы нарисовать губы

Проведите вертикальную линию по центру каждого глаза. Это отметит внешнюю границу губ. Щелкните здесь, чтобы перейти к уроку по моим губам. Если вы уже читали его, для начала поместите свой треугольник в маленькую рамку под носом.Если вы нарисовали нос над линией 2, вытяните треугольник так, чтобы кончик касался носа .

Шаг 7: Добавьте уши

Центральная линия и линия 2 обозначают общие границы каждого уха.

Подробное руководство о том, как нарисовать ухо спереди

Шаг 8: Нарисуйте волосы

Нарисуйте верхнюю линию волос где-нибудь между линиями A и B. Какого размера вы хотите, зависит от вас. лоб быть.Чтобы нарисовать залысины, пройдите выше линии A. Когда вы рисуете мужское лицо, соберите волосы по бокам головы, чтобы создать четкую и заметную линию роста волос.

Как нарисовать 6 разных причесок — 7 подробных шагов

Если у вас есть электрический ластик, используйте его, чтобы быстро избавиться от всех рекомендаций, которые проходят через ваш рисунок. Вы можете очистить определенные темные пятна или ограниченные пространства с помощью ластика.

Нажмите здесь, если хотите научиться закрашивать лица!

Поэкспериментируйте с рисованием разных типов лиц

Как всегда, вам не нужно строго придерживаться приведенных выше рекомендаций.Узнайте, как рисовать головы, используя основные рекомендации, а затем смешивайте и сочетайте черты лица и пропорции лица.

Взгляните на разные лица, которые я сделал ниже, используя грубые измерения!

Научитесь рисовать уникальные лица, экспериментируя с различными формами глаз, углом бровей, длиной / шириной носа и т. Д. Возьмите лист бумаги и нарисуйте как можно больше лиц!

С помощью этого забавного упражнения вы сможете быстрее рисовать лица с небольшими усилиями, определять пропорциональные ошибки при повторном просмотре старых рисунков, определять, что делает одни лица более реалистичными, чем другие, уметь рисовать мультфильмы, карикатуры и многое другое.

Надеюсь, вам понравился этот урок о том, как рисовать лица для начинающих, и вам было легко следовать. Если у вас есть какие-либо вопросы или пожелания, оставьте их в комментариях ниже, и я свяжусь с вами, как только смогу.

Удачного розыгрыша !!

Другие уроки рисования граней:

Как закрасить лицо

Часть 2: Рисование граней сбоку

Часть 3: Рисование граней с 3/4 вида

НОВИНКА: рисование женских лиц спереди

НОВИНКА: Как рисовать женское лицо (вид сбоку)

НОВИНКА: простой метод рисования мужских / женских лиц

Если вам нравятся уроки RapidFireArt и вы хотите поддержать то, что Да, загляните на мою страницу Patreon, где вы можете поддержать RFA и одновременно заработать крутые награды!

Дарлин создала RFA в 2013 году с целью поделиться простыми, но подробными уроками рисования с другими художниками во всемирной паутине.Она художник-самоучка карандашного портрета и ютубер.

34 способа научиться рисовать лица

Хотите творчески рисовать лица? Вот 34 простых и быстрых идеи, которые обязательно помогут. От забавных героев мультфильмов до подробных портретов — эти пошаговые уроки сделают вашу карьеру рисовальщика ярче. Если вам надоело рисовать лица одного и того же стиля, эти рисунки также помогут вам поменять их.

Как рисовать лица с помощью пошаговых инструкций

1.Рисуем лицо аниме

wikihow

Нарисуйте своего любимого персонажа или даже создайте своего с помощью этого простого урока рисования лица аниме. Когда вы впервые начинаете рисовать голову, нарисуйте контур и основные формы, чтобы вы могли правильно разместить элементы. После того, как вы добавите глаза, нос, уши и рот, вы можете стереть указания и сделать набросок прически. Так просто, правда?

2. Нарисуйте лицо за 8 шагов

Rapidfireart

Это пошаговое руководство для начинающих предназначено для простого лица.После того, как вы добьетесь пропорций, рисовать лица должно быть легко, как пирог. Нет необходимости придерживаться точных рекомендаций, но это обязательно поможет, если вы будете следовать советам и учебным пособиям от Rapid Fire Art.

3. Нарисуйте лицо на виде бокового профиля

рисунок

На этом профиле изображено лицо красивого мужчины. Let Drawing How to Draw покажет вам, как нарисовать реалистичное мужское лицо сбоку. Рисование голов еще никогда не было таким простым, но с помощью этих простых шагов вы отлично начнете.

4. Нарисуйте смеющееся лицо

ударные книги

Хотите научиться легко рисовать смеющееся лицо? Эта статья покажет вам, как набросать все черты лица, чтобы создать реалистичное смеющееся лицо. Добавьте выразительности своим персонажам манги и научитесь рисовать смеющиеся лица мальчиков и девочек с помощью бесплатного урока от Impact Books.

5. Рисование черт лица

художников, сеть

Если вы хотите нарисовать реалистичный портрет, важно знать, как рисовать черты лица .Узнайте, как воссоздать каждый аспект лица вашей модели: глаза, нос, щеки и рот, с помощью этого простого и простого урока рисования от Artist Network.

6. Нарисуйте мультяшное лицо

улучшить рисунки

Это краткое изложение основ рисования человеческой головы. Конечная цель этого урока — дать вам инструменты, необходимые для создания убедительных выражений лиц ваших героев мультфильмов.

7. Нарисуйте молодое женское лицо

wikihow

Самый простой способ начать — использовать разделительные линии, чтобы обозначить пропорции лица.Сначала проведите линию по центру овала. Затем снова разрежьте овал пополам, на этот раз горизонтально. Wikihow научит вас всем деталям этого урока рисования.

8. Нарисуйте сердитое лицо с эмоциями

донкорги

При рисовании любого выражения брови могут делать большую часть работы. Преувеличение изгиба бровей может сильно повлиять на выражение вашего персонажа. Помните, что когда вы делаете наброски и рисуете, чтобы попытаться преувеличить выражения и ваши линии, это придаст вашим рисункам больше индивидуальности и другое движение.

9. Оттенок лица

Rapidfireart

Этот урок проведет вас через процесс закрашивания лица от начала до конца. Теперь, прежде чем вы сможете нарисовать лицо целиком, вы должны сначала научиться рисовать каждую черту лица по отдельности, а потом уже начинаете растушевывать.

10. Мастер выражения лица

design.tutsplus

Человеческое лицо находится на самой вершине иерархии вещей, к которым немедленно обращается глаз: если лицо видно в данной композиции, первое, на что мы смотрим, — это его выражение.В этом уроке автор обсуждает части лица, которые меняются, чтобы выразить эмоции, а затем показывает, как достигается широкий диапазон мимики.

11. Нарисуйте лицо для детей

привет

12. Draw Face — Начальный уровень

erikalancaster

13. 8 Step Anime Boy’s Head & Face Drawing

аниме наброски

14. Нарисуйте женское лицо — шаг за шагом

альбом для рисования

15.Рисовать портреты по фотографиям

пустая машина

16. Рисование реалистичной головы

ремесленник

17. Простое рисование лица

виртуальный инструктор

18. Нарисуйте лицо — простые пропорции

инструкции

19. Рисуем головы и лица аниме

design.tutsplus

20. Нарисуйте лицо чиби

чертежная втулка

21.Рисуем лицо манги

thinkco

22. Нарисуйте пропорциональные автопортреты с детьми

artmudge

23. Нарисуйте лица простым способом

keetonsonline

24. Нарисуйте голову под любым углом

проко

25. Нарисуйте лицо девушки из аниме

войлочный магнит

26. 8 Step Anime Woman’s Head & Face Drawing

аниме наброски

27.Рисование мимики — шесть основных эмоций

художников, сеть

28. Рисование лиц графитным карандашом

чертежondemand

29. Нарисуйте лицо ребенка

чертежная втулка

30. Наброски человеческих лиц карандашом

войлочный магнит

31. Рисование выразительных лиц

ремесленник

32. Нарисуйте женское лицо сбоку

рисунок

33.Урок «Рисование лица»

YouTube

Как нарисовать лицо

ПОДЕЛИТЬСЯ

Как нарисовать лицо

Как нарисовать лицо. Вот простой способ точно разместить черты лица при рисовании головы. Сначала проведите вертикальную линию посередине лица.Затем проведите горизонтальную линию посередине между макушкой головы и нижней частью челюсти, по которой выровняйте положение глаз. На полпути между глазами и подбородком поместите основание носа; и на полпути между основанием носа и подбородком разместите центральную линию рта. Помните, что расстояние между глазами равно длине другого глаза. Длина уха равна расстоянию между верхушкой глаза и основанием носа. Ширина рта будет соответствовать расстоянию между глазами, когда они сфокусированы прямо перед собой.Надеюсь, вам понравятся эти рисунки лиц / как рисовать лица / рисование лиц.

Видеоуроки по рисованию лиц

Как нарисовать лицо под любым углом

Посмотреть видео

Как нарисовать женское лицо

Посмотреть видео

Как нарисовать мужское лицо

Посмотреть видео

Как нарисовать лицо — Основные пропорции

Посмотреть видео

Как нарисовать человеческое лицо поэтапно

Посмотреть видео

Простой способ нарисовать лицо

Посмотреть видео

Учебник по рисованию лиц

Посмотреть видео

ДЕЛЕНИЕ ЗАБОТАЕТ

Поделиться

Добавить комментарий

Похожие сообщения

25 красивых рисунков животных для вашего вдохновения — Как рисовать животных

Как рисовать аниме с красивыми рисунками персонажей аниме

Просмотреть все рисунки | Карандашный рисунок | Рисунок углем | 3D-рисунки | Уроки рисования | Рисование глаз

Tag: Как рисовать лицо, рисовать лицо, шаг за шагом рисовать лицо

Как рисовать женское лицо шаг за шагом Учебник

В этом уроке объясняется, как нарисовать и соразмерять женское лицо с подробными объяснениями и иллюстрированными примерами для каждого шага, которые можно применить к любому средству, которое вы выберете для рисования.

Рисование женского лица, шаг за шагом

Если вы собираетесь рисовать карандашом и бумагой, обязательно сделайте легкие штрихи на начальных этапах урока, чтобы потом можно было легко стереть направляющие линии.

Определение черт женского лица

Хотя черты лица могут сильно различаться от человека к человеку, у женщин, как правило, более гладкие, менее выраженные черты лица, более округлые лица и меньшие подбородки по сравнению с мужским лицом.

Пропорции лица

Пропорции рисования женского лица

В приведенном выше примере вы можете увидеть общее положение различных черт лица.Обратите внимание, что это только ориентир, так как черты лица и их расположение могут варьироваться от лица к лицу.

С учетом сказанного, это руководство поможет вам избежать серьезных ошибок при выборе пропорций лица.

Как нарисовать лицо

• Сначала нарисуйте всю форму головы.
• Создайте грубый набросок всех черт лица и сделайте все возможное, чтобы убедиться, что они расположены правильно, прежде чем рисовать более мелкие детали.
• Сохраняйте различные части вашего рисунка примерно в одном и том же состоянии завершения.

Шаг 1 — Рисование женской головы

Рисунок женской головы

Чтобы помочь вам убедиться, что обе стороны головы будут одинаковой ширины и что черты лица на более поздних этапах будут равномерно распределены, начните рисовать, сначала проведя вертикальную линию через середину области рисования. Затем нарисуйте круг для верхней части головы и из этого проекта две линии, которые сначала идут в область челюсти, а затем изгибаются внутрь и снова спускаются вниз под более острым углом, чтобы окончательно сформировать изгиб подбородка.

Поскольку это женское лицо, для этого урока мы сделаем подбородок довольно маленьким и узким.

Шаг 2. Уточните форму головы

Рисунок женской головы

На этом этапе вы можете немного изменить форму верхней части головы, так как она обычно не будет идеальным полукругом. Вы также можете добавить намек на скулы.

После того, как вы закончите с ними, вы можете продолжить и стереть круговую направляющую, но оставьте среднюю линию.

Шаг 3 — Пропорционирование лица

Рисунок «Пропорции женского лица»

Чтобы создать ориентиры для первого набора черт лица, разделите лицо на четыре части с помощью горизонтальных линий.Вам нужно будет провести линии от области волосяного покрова головы (расположенной немного ниже верхней части головы) вниз к подбородку таким образом, чтобы у вас было три равномерно расположенных части лица плюс меньшая часть линии роста волос, в общей сложности четырех.

Шаг 4 — Размещение бровей

Расположение бровей для рисования женского лица

Нарисуйте брови прямо под второй линией от макушки (той, которая находится после линии роста волос).

Шаг 5 — Размещение носа

Расположение носа для рисования женского лица

Нарисуйте нос, начиная с внутренних кончиков бровей.Для начального эскиза упростите нос до плоских плоскостей спереди, по бокам и снизу.

Нос сужается к переносице и расширяется оттуда к нижней части лица.

Обратите внимание, что нос — это одна черта лица, которая может сильно отличаться от человека к человеку. Средний нос, такой как в этом уроке, обычно немного выходит за средние части трех четных частей. Более длинные носы могут опускаться ниже.

Шаг 6 — Размещение ушей

Расположение ушей для рисования женского лица

Нарисуйте контур ушей внутри средней части трех равномерно расположенных частей, касаясь второй и третьей линии сверху.

Подробнее о рисовании ушей см .:

Шаг 7 — Размещение глаз

Расположение глаз для рисования женского лица

Нарисуйте еще одну горизонтальную линию прямо через середину головы (вы можете удалить другие горизонтальные линии в этой точке) и нарисуйте на ней форму глаз (только контур). Расположите глаза достаточно далеко друг от друга, чтобы можно было вставить между ними еще один глаз. Пространство по бокам от глаз должно быть немного меньше ширины одного глаза.

Шаг 8 — Размещение рта

Расположение рта для рисования женского лица

Расположите рот, сначала проведя горизонтальную линию между нижней частью носа и нижней частью подбородка.Эта линия будет представлять нижнюю часть нижней губы. Поднимаясь оттуда, нарисуйте горизонтальную линию для рта и еще одну над верхней частью верхней губы. Нижняя губа имеет тенденцию быть больше верхней, поэтому соразмеряйте рисунок соответственно.

Подробнее о рисовании губ см .:

Шаг 9 — Рисование черт лица

Черты лица женского лица чертёж

Рисунок женских глаз

Внутри очертания глаз, нарисованного на предыдущих шагах, нарисуйте круги радужной оболочки, верхняя часть которых слегка прикрыта веками, а нижняя — просто касается нижнего века.

Обратите внимание, что большие широко открытые глаза могут сделать ваш образ более молодым и женственным.

Подробнее о рисовании глаз см .:

Рисунок женского носа

Рисование линий женского носа может быть немного сложным, поскольку чем точнее вы определяете его форму, тем менее женственным он может казаться.

На основе ранее сделанного эскиза пропорций нарисуйте линии, обозначающие ноздри и боковые стороны носа. Затем нарисуйте подсказку и перемычку.

Подробнее о рисовании носов вы можете прочитать:

Учебное пособие по рисованию с 3 ступенями, носом сбоку

Рисунок женских губ

Нарисуйте верхнюю губу в виде сплющенной буквы «М».

Нижняя губа на самом деле представляет собой две равномерно разделенные кривые, которые соединяются в нижней части рта, образуя одну большую кривую.

Для более одного рисования губ вы можете увидеть:

Как рисовать губы с трех разных точек зрения

Рисунок женских ушей

Поскольку уши будут закрыты волосами, мы не будем вдаваться в их внутреннюю форму в этом уроке.

Для рисования ушей смотрите:

Как нарисовать ухо поэтапно — вид сбоку

Брови

Поскольку мы просто делаем контурный рисунок бровей в этом уроке, рисование должно быть довольно простым.Для более женственного образа просто попробуйте сделать брови относительно тонкими.

Шаг 10 — Рисование контура волос

Рисование контура волос мужского лица

То, как вы рисуете волосы, зависит от прически. В этом конкретном примере волосы будут разделены на две основные формы, идущие от линии пробора. Поскольку больше волос перевернуто в левую часть рисунка, эта форма будет больше, чем форма справа.

Шаг 11 — Рисование деталей волос

Рисование волос на мужском лице

Чтобы добавить деталей к волосам, нарисуйте несколько линий, идущих от линии пробора вниз по форме волос.Добавьте несколько других линий, которые все еще повторяют общее направление волос в различных местах по общей форме волос. Попробуйте варьировать их по длине и расстоянию друг от друга.

После того, как вы закончите прическу, руководство будет довольно много, но если вы хотите добавить несколько ресниц, вы можете выполнить шаг ниже.

Подробнее о рисовании женских волос см .:

Как рисовать волосы пошагово Урок

Шаг 12 — Рисование ресниц

Рисование линии женского лица

Нарисуйте отдельные волоски на ресницах с немного разным расстоянием между ними, но в то же время постарайтесь сделать общее распределение достаточно равномерным.Ресницы имеют тенденцию расти ближе к внешней половине глаз (от середины пути). Волосы на ресницах как бы веером повторяют изогнутую форму век. Сами ресницы также изогнуты, но это будет менее очевидно для ресниц, направленных прямо на зрителя.

Заключение

Чтобы правильно нарисовать лицо, нужно потрудиться. Из-за менее выраженных черт лица женские лица могут быть особенно трудными, так как меньше четко очерченных линий, которыми можно было бы показать форму лица.Если вы обнаружите, что испытываете трудности, не расстраивайтесь. Если вы регулярно практикуетесь и правильно рисуете, вы можете значительно улучшить свои навыки художника.

Для рисования мужского лица см .:

Как нарисовать мужское лицо — пошаговое руководство

Как рисовать лица: вид сбоку Бесплатная рабочая таблица и руководство

Шаг 1. Рекомендации

Рисуя лицо сбоку, начните с рисования круга для купола головы, треугольника по направлению к передней стороне лица для челюсть, треугольник посередине лица для носа и прямоугольник для шеи.Обязательно прорисуйте эти линии слегка, потому что мы сотрем эти линии, когда добавим элементы.

Шаг 2. Черты лица

Глаза

При рисовании глаз сбоку они будут иметь треугольный вид и будут намного короче, чем обычно, потому что мы будем видеть только половину их полного размера.

Нос

Когда у нас есть треугольная линия носа с предыдущего шага, нам просто нужно добавить нижнюю часть и ноздрю.У меня есть построчное руководство по рисованию носа, которое вы можете проверить здесь

Ухо

Для уха вы начинаете с рисования внешней формы, а затем добавляете внутренние детали. Рисовать ухо при виде сбоку немного проще, потому что нам не нужно рисовать столько перспективы, у меня есть построчное руководство для уха, которое вы можете использовать.

Губы

Чтобы нарисовать губы, начните с рисования двух линий, которые встречаются в точке посередине, эти две линии должны быть слегка наклонены друг к другу.Линии, которые соединяются с тремя точками предыдущих линий и расширяют их по горизонтали, при этом центральная линия является плоской, а верхняя и нижняя линии сходятся к середине. Вы можете соединить эти линии в точку, если хотите, но вы также можете оставить их открытыми, как в примере, для более минималистичного вида.

Шаг 3. Волосы

Блок-в

Если возможно, нарисуйте большую фигуру, которая имеет общую форму прически, которую вы рисуете. Это значительно упростит прорисовку детальных линий волос без потери общей формы.Для струящихся причесок это не будет полезным шагом.

Детали

Нарисуйте детализированные линии волос и добавьте рендеринг. У меня есть уроки рисования волос здесь, которые вы можете проверить, а также книгу по рисованию волос ниже, которую вы можете использовать, чтобы изучить основы рисования волос.

Я создал рабочую книгу, которая поможет вам с этими шагами, и вы можете воспользоваться ею ниже, если вам интересно! Я надеюсь, что это было полезно для вас, а также ознакомьтесь с другими уроками на сайте ~

40 простых пошаговых руководств по рисованию мультяшного лица | Артистичность

Вам скучно ничего не делать? Вы хотите исследовать свою художественную сторону? У вашего ребенка есть художественный проект в школе, в котором ему нужна ваша помощь? Что ж, рисование может помочь со всеми неразберихами! Часто, когда мы думаем что-то нарисовать, мы думаем о рисовании лица, однако это не так просто, как кажется.

На самом деле, это не так просто, потому что вы не знаете, как это рисовать, с чего начать и многое другое. Хотя вы видите, что некоторые рисуют это без усилий, ваша борьба жесткая и настоящая. Однако вы хотите нарисовать мультяшное лицо? Любимый персонаж вашего мультфильма? Вот Простые пошаговые уроки по рисованию мультяшного лица , которые проведут вас через все это!

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Потрясающая Золушка

Изображение источник

Хотите нарисовать что-нибудь шикарное? Вы любите принцесс Диснея? Что ж, тогда вы на правильной странице, поскольку мы здесь, чтобы научить вас рисовать Диснея. принцесса! Да, она очень страдала из-за мачехи, но если конца нет счастливы, сказка никуда не денется!

Очаровательная Ариэль

Изображение источник

Вы когда-нибудь чувствовали себя запертыми в каком-нибудь месте? Вы отчаянно хотите испытать то, что находится за пределами ваших границ? Что ж, ты должен относиться к принцессе Ариэль! Смельчак в душе, это действительно требует сделать то, что сделала Ариэль, следуя ее сердцу!

Милая Минни

Источник изображения

Ваша девочка влюблена в своего любимца канала Диснея? мультипликационный персонаж, Минни Маус? Что ж, тогда это законно, что вы делаете это для нее! Мы видели руки Микки и Минни вместе навсегда, давайте научим детям значение то же самое!

Безумие о Микки Маусе

Изображение источник

О, мы не могли удержать Микки.Представьте, где Уолт Дисней было бы, если бы он не создавал микки? Что ж, искусство достижения что-то и вытащить вас из страданий — это то, что заставит вас рев! Кроме того, да, мик — это мышь, которая заставит вас рычать!

Винни Пух

Изображение источник

Жажда меда в этой поездке не прекращается! Если ты тоже шмель для меда и никаких сомнений в любви к пуху, вот как рисовать Винни-пуха легко! С вот как легко поэтапно нарисовать собаку (35 идей)!

Привет Китти

Изображение источник

Персонажа Hello Kitty любят дети и взрослые одинаково.И почему бы нет? Разве этот милый котенок не просто милый? Ну ты тоже любят рисовать что-то очень легкое, тогда вот как нарисовать привет Китти!

Как нарисовать Моану

Изображение источник

Готовы ли вы к такой приключенческой поездке, как Моана? Что ж, вам наверняка понравился персонаж и то, как она сделана! Разве ты не хочешь ее тоже нарисовать? Если да, вот простое руководство для вас, которое займет вы прямо на пути к поиску себя! И вот Художественная роспись углем и эскизы для начинающих!

Они сексуальные Дейзи Дак

Изображение источник

Мы все любили Дональда и Дейзи Дак, когда были молоды.Без сомнений ваши дети полюбят это и прыгают от волнения, когда видят их. Итак, вот быстрые и простые шаги, как нарисовать утку-ромашку, чтобы вы могли сделать ее без хлопот.

Рисование аниме-лица. С этим, вот такие красивые рисунки и эскизы Эйфелевой башни, чтобы попробовать!

Аниме Face Fun

Источник изображения

Хотите нарисовать забавное аниме-лицо? Что ж, это будет не потребует больших усилий, и вы легко сможете его нарисовать. Просто следуйте схема рисования чернового наброска, затем несколько быстрых деталей и, наконец, закончить с некоторыми художественными деталями.С это, вот Эскизы персонажей из мультфильма Росомаха

Как изобразить Эмоция

Изображение источник

Часто сложно изобразить эмоции на лице, когда вы пытаетесь нарисовать реалистичный мультипликационный персонаж. Однако, если вы выполните шаги, которые у нас есть принесенный сюда для вас, вы можете легко изобразить эмоцию печали на аниме лицо мультипликационного персонажа.

Изображение источник

Изображение источник

Источник изображения

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Источник изображения

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Источник изображения

Изображение источник

Изображение источник

Изображение источник

Итак, это были действительно простых пошаговых руководств по рисованию Cartoon Face ! Надеемся, вам понравилось! Это большое удовольствие когда мы можем облегчить вашу тяжелую работу и помочь вам по хозяйству.Итак, если вы болтали, как вы поможете своим сородичам в их арт-проекте, у вас есть база чистая, так что это не будет большой проблемой! С этим, вот крутые и простые идеи для рисования, чтобы убить время!

---

Как выполнять распознавание лиц с помощью глубокого обучения

Последнее обновление 24 августа 2020 г.

Распознавание лиц — это проблема компьютерного зрения, которая связана с обнаружением лиц на фотографиях.

Это тривиальная проблема, которую может решить человек, и она была решена достаточно хорошо с помощью классических методов, основанных на функциях, таких как каскадный классификатор.Совсем недавно методы глубокого обучения достигли самых современных результатов на стандартных наборах данных по обнаружению лиц. Одним из примеров является многозадачная каскадная сверточная нейронная сеть, или сокращенно MTCNN.

В этом руководстве вы узнаете, как выполнять обнаружение лиц в Python, используя классические модели и модели глубокого обучения.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Распознавание лиц — это нетривиальная задача компьютерного зрения для идентификации и локализации лиц на изображениях.
• Распознавание лиц может быть выполнено с использованием классического каскадного классификатора на основе функций с использованием библиотеки OpenCV.
• Современное распознавание лиц может быть достигнуто с помощью многозадачной каскадной CNN через библиотеку MTCNN.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для компьютерного зрения», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление ноябрь / 2019: Обновлено для TensorFlow v2.0 и MTCNN v0.1.0.

Как выполнять распознавание лиц с помощью классических методов и методов глубокого обучения
Фотография Мигеля Дискарта, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на четыре части; их:

1. Распознавание лиц
2. Тестовые фотографии
3. Распознавание лиц с OpenCV
4. Распознавание лиц с глубоким обучением

Распознавание лиц

Распознавание лиц — это проблема компьютерного зрения при обнаружении и локализации одного или нескольких лиц на фотографии.

Определение местоположения лица на фотографии относится к поиску координаты лица на изображении, тогда как локализация означает определение границ лица, часто через ограничивающую рамку вокруг лица.

Общая постановка проблемы может быть определена следующим образом: по неподвижному или видеоизображению обнаружение и локализация неизвестного числа (если есть) лиц

— Обнаружение лиц: обзор, 2001.

Распознавание лиц на фотографии легко решается людьми, хотя исторически это было сложной задачей для компьютеров из-за динамической природы лиц.Например, лица должны распознаваться независимо от ориентации или угла, под которым они смотрят, уровня освещенности, одежды, аксессуаров, цвета волос, растительности на лице, макияжа, возраста и т. Д.

Человеческое лицо — это динамический объект с высокой степенью изменчивости внешнего вида, что делает обнаружение лица сложной проблемой для компьютерного зрения.

— Обнаружение лиц: обзор, 2001.

Для данной фотографии система обнаружения лиц выдаст ноль или более ограничивающих рамок, содержащих лица.Обнаруженные лица затем могут быть предоставлены в качестве входных данных для последующей системы, такой как система распознавания лиц.

Распознавание лиц — это необходимый первый шаг в системах распознавания лиц с целью локализации и выделения области лица из фона.

— Обнаружение лиц: обзор, 2001.

Существует, возможно, два основных подхода к распознаванию лиц: методы, основанные на признаках, которые используют созданные вручную фильтры для поиска и обнаружения лиц, и методы на основе изображений, которые целостно учатся извлекать лица из всего изображения.

Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Тестовые фотографии

В этом уроке нам нужны тестовые изображения для распознавания лиц.

Для простоты мы будем использовать два тестовых изображения: одно с двумя лицами, а другое с множеством лиц.Мы не пытаемся раздвинуть границы распознавания лиц, просто демонстрируем, как выполнять распознавание лиц с помощью обычных фотографий людей спереди.

Первое изображение — фотография двух студентов колледжа, сделанная CollegeDegrees360 и предоставленная по разрешительной лицензии.

Загрузите изображение и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла « test1.jpg ».

Студенты колледжа (test1.jpg)
Фото CollegeDegrees360, некоторые права защищены.

Второе изображение — это фотография нескольких человек в команде по плаванию, сделанная Бобом и Рене и выпущенная по разрешительной лицензии.

Загрузите изображение и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла « test2.jpg ».

Swim Team (test2.jpg)
Фото Боба и Рене, некоторые права защищены.

Распознавание лиц с OpenCV

Алгоритмы распознавания лиц на основе функций являются быстрыми и эффективными и успешно используются на протяжении десятилетий.

Возможно, наиболее успешным примером является метод, называемый каскадными классификаторами, впервые описанный Полом Виолой и Майклом Джонсом в их статье 2001 года, озаглавленной «Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций».

В этой статье эффективные функции изучаются с помощью алгоритма AdaBoost, хотя, что важно, несколько моделей организованы в иерархию или «каскад , ».

В этой статье модель AdaBoost используется для изучения ряда очень простых или слабых характеристик каждой грани, которые вместе обеспечивают надежный классификатор.

… выбор функции достигается за счет простой модификации процедуры AdaBoost: слабый обучающийся ограничивается так, что каждый возвращенный слабый классификатор может зависеть только от одной функции. В результате каждый этап процесса повышения, на котором выбирается новый слабый классификатор, можно рассматривать как процесс выбора признаков.

— Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций, 2001.

Затем модели организуются в иерархию возрастающей сложности, называемую «каскадом , ».

Более простые классификаторы работают непосредственно с областями лиц-кандидатов, действуя как фильтр грубой очистки, тогда как сложные классификаторы работают только с областями-кандидатами, которые наиболее перспективны в виде лиц.

… метод для последовательного комбинирования более сложных классификаторов в каскадную структуру, которая резко увеличивает скорость детектора, фокусируя внимание на перспективных областях изображения.

— Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций, 2001.

В результате получился очень быстрый и эффективный алгоритм обнаружения лиц, который был основой для обнаружения лиц в потребительских товарах, таких как камеры.

Их детектор, называемый детекторным каскадом, состоит из последовательности классификаторов лиц от простого к сложному и привлекает обширные исследовательские усилия. Более того, каскад детекторов используется во многих коммерческих продуктах, таких как смартфоны и цифровые камеры.

— Обнаружение лиц с несколькими экранами с использованием глубоких сверточных нейронных сетей, 2015.

Это довольно сложный классификатор, который также подвергался доработке и доработке за последние почти 20 лет.

Современная реализация алгоритма обнаружения лиц Classifier Cascade предоставляется в библиотеке OpenCV. Это библиотека компьютерного зрения C ++, которая предоставляет интерфейс Python. Преимущество этой реализации заключается в том, что она предоставляет предварительно обученные модели обнаружения лиц и предоставляет интерфейс для обучения модели на вашем собственном наборе данных.

OpenCV может быть установлен системой диспетчера пакетов на вашей платформе или через pip; например:

sudo pip установить opencv-python

sudo pip установить opencv-python

По завершении процесса установки важно убедиться, что библиотека установлена ​​правильно.

Этого можно добиться, импортировав библиотеку и проверив номер версии; например:

# проверить версию opencv импорт cv2 # номер версии для печати печать (cv2 .__ версия__)

# проверить версию opencv import cv2 # print номер версии print (cv2 .__ version__)

При выполнении примера будет импортирована библиотека и напечатана версия.В данном случае мы используем версию 4 библиотеки.

OpenCV предоставляет класс CascadeClassifier, который можно использовать для создания каскадного классификатора для обнаружения лиц. Конструктор может принимать имя файла в качестве аргумента, указывающего файл XML для предварительно обученной модели.

OpenCV предоставляет ряд предварительно обученных моделей как часть установки. Они доступны в вашей системе, а также в проекте OpenCV GitHub.

Загрузите предварительно обученную модель для фронтального распознавания лиц из проекта OpenCV GitHub и поместите ее в текущий рабочий каталог с именем файла « haarcascade_frontalface_default.xml ‘.

После загрузки мы можем загрузить модель следующим образом:

# загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’)

# загрузить предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’)

После загрузки модель можно использовать для обнаружения лиц на фотографии, вызвав функцию detectMultiScale ().

Эта функция возвращает список ограничивающих рамок для всех лиц, обнаруженных на фотографии.

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пиксели) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в bboxes: печать (коробка)

# выполнить обнаружение лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей) # печать ограничивающего прямоугольника для каждого обнаруженного лица для поля в bboxes: печать (прямоугольник)

Мы можем продемонстрировать это на примере фотографии студента колледжа (тест .jpg ).

Фотография может быть загружена с помощью OpenCV через функцию imread () .

# загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg’)

# загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg’)

Полный пример выполнения обнаружения лица на фотографии студента колледжа с предварительно обученным каскадным классификатором в OpenCV приведен ниже.

# пример распознавания лиц с каскадным классификатором opencv из cv2 import imread из cv2 импортировать CascadeClassifier # загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg’) # загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пиксели) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в bboxes: печать (коробка)

# пример обнаружения лиц с каскадным классификатором opencv из cv2 import imread из cv2 import CascadeClassifier # загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg ‘) # загрузить предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘ haarcascade_frontalface_default.xml ‘) # выполнить обнаружение лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей) # обнаруженный ограничивающий прямоугольник печати для коробки в bboxes: печать (коробка)

При выполнении примера сначала загружается фотография, затем загружается и настраивается каскадный классификатор; лица обнаруживаются, и каждая ограничивающая рамка распечатывается.

В каждом поле указаны координаты x и y для нижнего левого угла ограничивающей рамки, а также ширина и высота. Результаты показывают, что были обнаружены две ограничивающие рамки.

[174 75 107 107] [360 102 101 101]

[174 75 107 107] [360 102 101 101]

Мы можем обновить пример, чтобы построить фотографию и нарисовать каждую ограничивающую рамку.

Это может быть достигнуто путем рисования прямоугольника для каждого прямоугольника непосредственно над пикселями загруженного изображения с помощью функции rectangle () , которая принимает две точки.

# извлекать x, y, ширина, высота = коробка x2, y2 = x + ширина, y + высота # рисуем прямоугольник над пикселями прямоугольник (пикселей, (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1)

# extract x, y, width, height = box x2, y2 = x + width, y + height # рисовать прямоугольник над пикселями прямоугольник (пикселей, (x, y), ( х2, у2), (0,0,255), 1)

Затем мы можем нарисовать фотографию и держать окно открытым, пока не нажмем клавишу, чтобы закрыть его.

# показать изображение imshow (‘распознавание лиц’, пиксели) # держать окно открытым, пока не нажмем клавишу waitKey (0) # закрыть окно destroyAllWindows ()

# показать изображение imshow (‘распознавание лиц’, пиксели) # держать окно открытым, пока мы не нажмем клавишу waitKey (0) # закрыть окно destroyAllWindows ()

Полный пример приведен ниже.

# построить фото с обнаруженными лицами с использованием каскадного классификатора opencv из cv2 import imread из cv2 import imshow из cv2 import waitKey из cv2 import destroyAllWindows из cv2 импортировать CascadeClassifier из прямоугольника импорта cv2 # загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg’) # загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # выполнить распознавание лиц bboxes = классификатор.detectMultiScale (в пикселях) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в bboxes: # извлекать x, y, ширина, высота = коробка x2, y2 = x + ширина, y + высота # рисуем прямоугольник над пикселями прямоугольник (пиксели, (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1) # показать изображение imshow (‘распознавание лиц’, пиксели) # держать окно открытым, пока не нажмем клавишу waitKey (0) # закрыть окно destroyAllWindows ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26

# построить фотографию с обнаруженными лицами с использованием каскадного классификатора opencv из cv2 import imread из cv2 import imshow из cv2 import waitKey из cv2 import destroyAllWindows из cv2000 import Cascade2000 rectangle 9 # загрузить фотографию пикселей = imread (‘test1.jpg ‘) # загрузить предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier (‘ haarcascade_frontalface_default.xml ‘) # выполнить обнаружение лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей) # обнаруженный ограничивающий прямоугольник печати для бокса в bboxes: # extract x, y, width, height = box x2, y2 = x + width, y + height # рисовать прямоугольник поверх пикселей прямоугольник (пикселей, (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1) # показать изображение imshow (‘распознавание лиц’, пиксели) # держать окно открытым, пока мы не нажмем клавишу waitKey (0) # закрыть окно destroyAllWindows ()

Запустив пример, мы видим, что фотография была построена правильно и что каждое лицо было правильно обнаружено.

Фотография студентов колледжа с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV

Мы можем попробовать тот же код на второй фотографии команды по плаванию, а именно « test2.jpg ».

# загрузить фотографию пикселей = imread (‘test2.jpg’)

# загрузить фотографию пикселей = imread (‘test2.jpg’)

Запустив пример, мы видим, что многие лица были обнаружены правильно, но результат не идеален.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Мы видим, что лицо в первом или нижнем ряду людей было обнаружено дважды, что лицо в среднем ряду людей не было обнаружено и что фон в третьем или верхнем ряду был обнаружен как лицо.

Фотография команды по плаванию с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV

Функция detectMultiScale () предоставляет некоторые аргументы, помогающие настроить использование классификатора.Обратите внимание на два параметра: scaleFactor и minNeighbours ; например:

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей, 1.1, 3)

# выполнить обнаружение лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей, 1.1, 3)

scaleFactor управляет масштабированием входного изображения перед обнаружением, например.г. увеличен или уменьшен масштаб, что может помочь лучше найти лица на изображении. Значение по умолчанию — 1,1 (увеличение на 10%), хотя его можно уменьшить до таких значений, как 1,05 (увеличение на 5%) или повысить до значений, например 1,4 (увеличение на 40%).

minNeighbors определяет, насколько устойчивым должно быть каждое обнаружение, чтобы о нем сообщалось, например количество прямоугольников-кандидатов, обнаруживших лицо. Значение по умолчанию — 3, но его можно снизить до 1, чтобы обнаруживать намного больше лиц и, вероятно, увеличит количество ложных срабатываний, или увеличьте до 6 или более, чтобы потребовать гораздо больше уверенности перед обнаружением лица.

scaleFactor и minNeighbours часто требуют настройки для данного изображения или набора данных, чтобы наилучшим образом обнаруживать лица. Может быть полезно выполнить анализ чувствительности по сетке значений и посмотреть, что работает хорошо или лучше всего на одной или нескольких фотографиях.

Быстрая стратегия может заключаться в уменьшении (или увеличении для небольших фотографий) scaleFactor до тех пор, пока не будут обнаружены все лица, затем увеличении minNeighbors до тех пор, пока все ложные срабатывания не исчезнут, или близко к нему.

После некоторой настройки я обнаружил, что scaleFactor of 1.05 успешно обнаружил все лица, но фон, обнаруженный как лицо, не исчезал до minNeighbours of 8, после чего три лица в среднем ряду больше не были обнаружен.

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей, 1,05, 8)

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пикселей, 1,05, 8)

Результаты не идеальны, и, возможно, лучшие результаты могут быть достигнуты с помощью дальнейшей настройки и, возможно, последующей обработки ограничивающих рамок.

Фотография команды по плаванию с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV после некоторой настройки

Распознавание лиц с глубоким обучением

Был разработан и продемонстрирован ряд методов глубокого обучения для распознавания лиц.

Возможно, один из наиболее популярных подходов называется «Многозадачная каскадная сверточная нейронная сеть » или для краткости MTCNN, описанная Kaipeng Zhang и др.в статье 2016 года под названием «Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей».

MTCNN популярен, потому что он позволил получить самые современные результаты по ряду наборов контрольных данных, а также потому, что он способен также распознавать другие черты лица, такие как глаза и рот, что называется обнаружением ориентиров.

Сеть использует каскадную структуру с тремя сетями; сначала изображение масштабируется до различных размеров (так называемая пирамида изображений), затем первая модель (Proposal Network или P-Net) предлагает кандидатные области лица, вторая модель (Refine Network или R-Net) фильтрует ограничивающие прямоугольники. , а третья модель (Output Network или O-Net) предлагает ориентировочные ориентиры на лице.

Предлагаемые CNN состоят из трех этапов. На первом этапе он быстро создает окна кандидатов через неглубокую CNN. Затем он уточняет окна, чтобы отклонить большое количество окон без лиц через более сложную CNN. Наконец, он использует более мощную CNN для уточнения результата и вывода позиций ориентиров на лице.

— Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей, 2016.

Изображение ниже, взятое из бумаги, дает полезную сводку трех этапов сверху вниз и результат каждого этапа слева направо.

Конвейер для многозадачной каскадной сверточной нейронной сети Взято из: Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей.

Модель называется многозадачной сетью, потому что каждая из трех моделей в каскаде (P-Net, R-Net и O-Net) обучается по трем задачам, например делать три типа прогнозов; это: классификация лиц, регрессия ограничивающей рамки и локализация лицевых ориентиров.

Эти три модели не подключены напрямую; вместо этого выходы предыдущего этапа подаются в качестве входных данных для следующего этапа.Это позволяет выполнять дополнительную обработку между этапами; например, немаксимальное подавление (NMS) используется для фильтрации возможных ограничивающих рамок, предложенных P-Net первого этапа, перед их передачей модели R-Net второго этапа.

Архитектура MTCNN достаточно сложна для реализации. К счастью, есть реализации архитектуры с открытым исходным кодом, которые можно обучить на новых наборах данных, а также предварительно обученные модели, которые можно использовать непосредственно для обнаружения лиц.Следует отметить официальный выпуск с кодом и моделями, использованными в документе, с реализацией, представленной в структуре глубокого обучения Caffe.

Возможно, лучший в своем классе сторонний проект MTCNN, основанный на Python, Иван де Пас Сентено назвал «MTCNN» или ipazc, доступный по разрешительной лицензии MIT с открытым исходным кодом. Поскольку он является сторонним проектом с открытым исходным кодом, он может быть изменен, поэтому на момент написания статьи у меня есть его форк, доступный здесь.

Проект MTCNN, который мы будем называть ipazc / MTCNN , чтобы отличать его от имени сети, обеспечивает реализацию архитектуры MTCNN с использованием TensorFlow и OpenCV.У этого проекта есть два основных преимущества; Во-первых, она предоставляет высокопроизводительную предварительно обученную модель, а во-вторых, ее можно установить как библиотеку, готовую для использования в вашем собственном коде.

Библиотека может быть установлена ​​через pip; например:

После успешной установки вы должны увидеть сообщение типа:

Успешно установлен mtcnn-0.1.0

Успешно установлен mtcnn-0.1,0

Затем вы можете подтвердить, что библиотека была установлена ​​правильно через pip; например:

Вы должны увидеть результат, подобный приведенному ниже. В этом случае вы можете видеть, что мы используем версию 0.0.8 библиотеки.

Имя: mtcnn Версия: 0.1.0 Описание: Многозадачные каскадные сверточные нейронные сети для распознавания лиц на основе TensorFlow. Домашняя страница: http://github.com/ipazc/mtcnn Автор: Иван де Пас Сентено Электронная почта автора: ipazc @ unileon.es Лицензия: MIT Расположение: … Требует: opencv-python, keras Обязательно:

Название: mtcnn Версия: 0.1.0 Резюме: Многозадачные каскадные сверточные нейронные сети для обнаружения лиц на основе TensorFlow Домашняя страница: http://github.com/ipazc/mtcnn Автор : Iván de Paz Centeno Лицензия: MIT Расположение: … Требуется: opencv-python, keras Требуется:

Вы также можете подтвердить, что библиотека была установлена ​​правильно через Python, следующим образом:

# подтверждаем, что mtcnn был установлен правильно import mtcnn # версия для печати печать (mtcnn.__version__)

# подтвердить, что mtcnn был установлен правильно import mtcnn # print version print (mtcnn .__ version__)

Запуск примера загрузит библиотеку, подтверждая, что она была установлена ​​правильно; и распечатайте версию.

Теперь, когда мы уверены, что библиотека была установлена ​​правильно, мы можем использовать ее для распознавания лиц.

Экземпляр сети можно создать, вызвав конструктор MTCNN () .

По умолчанию библиотека будет использовать предварительно обученную модель, хотя вы можете указать свою собственную модель с помощью аргумента « weights_file » и указать путь или URL, например:

модель = MTCNN (weights_file = ‘filename.npy’)

модель = MTCNN (weights_file = ‘filename.npy’)

Минимальный размер окна для обнаружения лица можно указать с помощью аргумента « min_face_size », который по умолчанию равен 20 пикселям.Конструктор также предоставляет аргумент « scale_factor », чтобы указать масштабный коэффициент для входного изображения, который по умолчанию равен 0,709.

После того, как модель настроена и загружена, ее можно использовать непосредственно для обнаружения лиц на фотографиях, вызвав функцию detect_faces () .

Возвращает список объектов dict, каждый из которых предоставляет ряд ключей для подробностей каждого обнаруженного лица, включая:

• ‘ box ‘: предоставление x , y левого нижнего края ограничивающей рамки, а также шириной и высотой рамки.
• « достоверность »: вероятность достоверности прогноза.
• ‘ keypoints ‘: предоставление словаря с точками для ‘ left_eye ‘, ‘ right_eye ‘, ‘ нос ’, ‘ mouth_left ’, и ‘ mouth_right ’.

Например, мы можем выполнить обнаружение лица на фотографии студента колледжа следующим образом:

# обнаружение лиц с mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot от mtcnn.mtcnn import MTCNN # загрузить изображение из файла filename = ‘test1.jpg’ пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении Faces = Detect.detect_faces (пиксели) для лица в лицах: печать (лицо)

# обнаружение лиц с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot from mtcnn.mtcnn import MTCNN # загрузить изображение из файла filename = ‘test1.jpg ‘ пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаружить лица на изображении лиц = детектор.detect_faces (пиксели) для лицо в лицах: печать (лицо)

При выполнении примера загружается фотография, загружается модель, выполняется обнаружение лиц и распечатывается список каждого обнаруженного лица.

{‘box’: [186, 71, 87, 115], ‘уверенность’: 0.9994562268257141, ‘keypoints’: {‘left_eye’: (207, 110), ‘right_eye’: (252, 119), ‘нос’: (220, 143), ‘mouth_left’: (200, 148), ‘mouth_right’ : (244, 159)}} {‘box’: [368, 75, 108, 138], ‘уверенность’: 0,998593270778656, ‘keypoints’: {‘left_eye’: (392, 133), ‘right_eye’: (441, 140), ‘нос’: (407, 170), ‘mouth_left’: (388, 180), ‘mouth_right’: (438, 185)}}

{‘box’: [186, 71, 87, 115], ‘уверенность’: 0,9994562268257141, ‘keypoints’: {‘left_eye’: (207, 110), ‘right_eye’: (252, 119), ‘нос ‘: (220, 143),’ mouth_left ‘: (200, 148),’ mouth_right ‘: (244, 159)}} {‘ box ‘: [368, 75, 108, 138],’ уверенность ‘: 0.998593270778656, ‘keypoints’: {‘left_eye’: (392, 133), ‘right_eye’: (441, 140), ‘нос’: (407, 170), ‘mouth_left’: (388, 180), ‘mouth_right’ : (438, 185)}}

Мы можем нарисовать прямоугольники на изображении, сначала построив изображение с помощью matplotlib, а затем создав объект Rectangle, используя x , y и ширину и высоту данного ограничивающего прямоугольника; например:

# получить координаты x, y, ширина, высота = результат [‘box’] # создаем форму rect = Прямоугольник ((x, y), ширина, высота, заливка = False, цвет = ‘красный’)

# получить координаты x, y, width, height = result [‘box’] # создать форму rect = Rectangle ((x, y), width, height, fill = False, color = ‘ красный ‘)

Ниже представлена ​​функция с именем draw_image_with_boxes () , которая показывает фотографию, а затем рисует рамку для каждого обнаруженного ограничивающего прямоугольника.

# рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение pyplot.imshow (данные) # получаем контекст для рисования боксов топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты x, y, ширина, высота = результат [‘box’] # создаем форму rect = Прямоугольник ((x, y), ширина, высота, заливка = False, цвет = ‘красный’) # рисуем коробку топор.add_patch (прямоугольник) # показать сюжет pyplot.show ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18

# рисовать изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (filename, result_list): # загружать изображение data = pyplot.imread (filename) # построить изображение pyplot.imshow (data) # получить контекст для рисования блоков ax = pyplot.gca () # построить каждый блок для результата в result_list: # получить координаты x, y, width, height = result [‘box’] # создать форму rect = Rectangle ((x, y), width, height, fill = False, color = ‘red ‘) # нарисуйте прямоугольник ax.add_patch (rect) # покажите график pyplot.показать ()

Полный пример использования этой функции приведен ниже.

# обнаружение лиц с mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.patches import Rectangle из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN # рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение пиплот.imshow (данные) # получаем контекст для рисования боксов топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты x, y, ширина, высота = результат [‘box’] # создаем форму rect = Прямоугольник ((x, y), ширина, высота, заливка = False, цвет = ‘красный’) # рисуем коробку ax.add_patch (прямоугольник) # показать сюжет pyplot.show () filename = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении лица = детектор.detect_faces (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0003

# обнаружение лиц с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.патчи import Rectangle from mtcnn.mtcnn import MTCNN # рисовать изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (filename, result_list): # загружать изображение data = pyplot 9.imread (filename) # построить изображение pyplot.imshow (data) # получить контекст для рисования блоков ax = pyplot.gca () # построить каждый блок для результата в result_list: # получить координаты x, y, width, height = result [‘box’] # создать форму rect = Rectangle ((x, y), width, height, fill = False, color = ‘red’) # draw ящик топор.add_patch (rect) # показать график pyplot.show () filename = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (filename) # создать детектор, с использованием веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаружение лиц на изображении лиц = детектор.detect_faces (пикселей) # отображение лиц на исходном изображении draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

При выполнении примера фотография строится, а затем рисуется ограничивающая рамка для каждого из обнаруженных лиц.

Мы видим, что оба лица были определены правильно.

Фотография студентов колледжа с ограничительными рамками, нарисованными для каждого обнаруженного лица с использованием MTCNN

Мы можем нарисовать круг с помощью класса Circle для глаз, носа и рта; например

# рисуем точки для ключа значение в результате [‘ключевые точки’]. items (): # создать и нарисовать точку точка = Круг (значение, радиус = 2, цвет = ‘красный’) ax.add_patch (точка)

# нарисуйте точки для ключа, значение в результате [‘keypoints’].items (): # создать и нарисовать точку dot = Circle (value, radius = 2, color = ‘red’) ax.add_patch (dot)

Полный пример этого дополнения к функции draw_image_with_boxes () приведен ниже.

# обнаружение лиц с mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.patches import Rectangle из matplotlib.patches import Circle от mtcnn.mtcnn import MTCNN # рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение pyplot.imshow (данные) # получаем контекст для рисования боксов топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты x, y, ширина, высота = результат [‘box’] # создаем форму rect = Прямоугольник ((x, y), ширина, высота, заливка = False, цвет = ‘красный’) # рисуем коробку топор.add_patch (прямоугольник) # рисуем точки для ключа значение в результате [‘ключевые точки’]. items (): # создать и нарисовать точку точка = Круг (значение, радиус = 2, цвет = ‘красный’) ax.add_patch (точка) # показать сюжет pyplot.show () filename = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении Faces = Detect.detect_faces (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39

# обнаружение лиц с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.патчи импортировать Rectangle из matplotlib.patches import Circle from mtcnn.mtcnn import MTCNN # рисовать изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (filename, result_list): # загружать данные изображения pyplot.imread (filename) # построить изображение pyplot.imshow (data) # получить контекст для рисования блоков ax = pyplot.gca () # построить каждый прямоугольник для результата в result_list : # получить координаты x, y, width, height = result [‘box’] # создать форму rect = Rectangle ((x, y), width, height, fill = False, color = ‘red’) # рисуем коробку ax.add_patch (rect) # рисовать точки для ключа, значения в результате [‘keypoints’]. items (): # создавать и рисовать точку dot = Circle (value, radius = 2, color = ‘ red ‘) ax.add_patch (dot) # показать график pyplot.show () filename =’ test1.jpg ‘ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread ( имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаружить лица на изображении лиц = детектор.detect_faces (пикселей) # отобразить лица на исходном изображении draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

В этом примере фотография снова отображается с ограничивающими рамками и ключевыми точками лица.

Мы видим, что глаза, нос и рот хорошо распознаются на каждом лице, хотя рот на правом лице может быть лучше обнаружен, точки выглядят немного ниже, чем уголки рта.

Фотография студентов колледжа с ограничивающими рамками и ключевыми точками на лице, нарисованными для каждого обнаруженного лица с использованием MTCNN

Теперь мы можем попробовать функцию распознавания лиц на фотографии команды по плаванию, например.г. изображение test2.jpg.

Запустив этот пример, мы видим, что все тринадцать лиц были правильно обнаружены и что похоже, что все ключевые точки лица также верны.

Фотография команды по плаванию с ограничивающими рамками и ключевыми точками на лице, нарисованными для каждого обнаруженного лица с использованием MTCNN

Мы можем извлечь обнаруженные лица и передать их в качестве входных данных в другую систему.

Это может быть достигнуто путем извлечения данных пикселей непосредственно из фотографии; например:

# получить координаты x1, y1, ширина, высота = результат [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлечь лицо лицо = данные [y1: y2, x1: x2]

# получить координаты x1, y1, width, height = result [‘box’] x2, y2 = x1 + width, y1 + height # извлечь лицо face = data [y1: y2, x1 : x2]

Мы можем продемонстрировать это, выделив каждое лицо и построив их как отдельные подзаголовки.Вы можете так же легко сохранить их в файл. draw_faces () ниже извлекает и отображает каждое обнаруженное лицо на фотографии.

# рисуем каждое лицо отдельно def draw_faces (имя_файла, список_результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # рисуем каждое лицо как подзаговор для i в диапазоне (len (result_list)): # получить координаты x1, y1, ширина, высота = список_результатов [i] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # определить подзаговор пиплот.подзаговор (1, len (список_результатов), i + 1) pyplot.axis (‘выключено’) # сюжетное лицо pyplot.imshow (данные [y1: y2, x1: x2]) # показать сюжет pyplot.show ()

# рисовать каждую грань отдельно def draw_faces (filename, result_list): # загружать изображение data = pyplot.imread (filename) # строить каждую грань как подзаголовок for i in range (len (result_list)): # получить координаты x1, y1, width, height = result_list [i] [‘box’] x2, y2 = x1 + width, y1 + height # определить подзаголовок pyplot .subplot (1, len (result_list), i + 1) pyplot.axis (‘off’) # plot face pyplot.imshow (data [y1: y2, x1: x2]) # показать участок pyplot.show ()

Полный пример, демонстрирующий эту функцию для фотографии команды по плаванию, приведен ниже.

# извлечь и нанести каждое обнаруженное лицо на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.patches import Rectangle из матплотлиб.патчи импорт Circle из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN # рисуем каждое лицо отдельно def draw_faces (имя_файла, список_результатов): # загрузить изображение data = pyplot.imread (имя файла) # рисуем каждое лицо как подзаговор для i в диапазоне (len (result_list)): # получить координаты x1, y1, ширина, высота = список_результатов [i] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # определить подзаговор pyplot.subplot (1, len (список_результатов), я + 1) pyplot.axis (‘выключено’) # сюжетное лицо пиплот.imshow (данные [y1: y2, x1: x2]) # показать сюжет pyplot.show () filename = ‘test2.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении Faces = Detect.detect_faces (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_faces (имя файла, лица)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 31

# извлечь и построить каждое обнаруженное лицо на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.патчи импортировать Rectangle из matplotlib.patches import Circle из mtcnn.mtcnn import MTCNN # рисовать каждую грань отдельно def draw_faces (filename, result_list): # загружать изображение data. imread (filename) # построить каждую грань как подзаговор для i in range (len (result_list)): # получить координаты x1, y1, width, height = result_list [i] [‘box’] x2, y2 = x1 + width, y1 + height # определить подзаголовок pyplot.subplot (1, len (result_list), i + 1) pyplot.axis (‘off’) # plot face pyplot.imshow (data [y1: y2, x1: x2]) # показать plot pyplot.show () filename = ‘test2.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (filename) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаружение лиц на изображении Faces = Detect_faces (пикселей) # отображение лиц на исходном изображении draw_faces (имя файла, лица)

При выполнении примера создается график, который показывает каждое отдельное лицо, обнаруженное на фотографии команды по плаванию.

Изображение каждого отдельного лица, обнаруженного на фотографии группы по плаванию

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Документы

Книги

API

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как выполнять обнаружение лиц в Python, используя классические модели и модели глубокого обучения.

В частности, вы выучили:

• Распознавание лиц — это проблема компьютерного зрения для идентификации и локализации лиц на изображениях.
• Распознавание лиц может быть выполнено с использованием классического каскадного классификатора на основе функций с использованием библиотеки OpenCV.
• Современное распознавание лиц может быть достигнуто с помощью многозадачной каскадной CNN через библиотеку MTCNN.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.