Go to file
2023-02-01 13:16:46 +01:00
DCT-Net@cf416a632f Add style transfer submodule 2023-01-15 11:52:04 +01:00
haarcascades Histogram comparison method 2023-01-29 22:43:45 +01:00
test_set create test set 2023-01-29 19:02:39 +01:00
.editorconfig Added method outline 2023-01-15 12:40:35 +01:00
.gitignore Histogram comparison method 2023-01-29 22:43:45 +01:00
.gitmodules Add style transfer submodule 2023-01-15 11:52:04 +01:00
comparisons.py Euclidean distance comparison method 2023-01-29 22:57:29 +01:00
load_test_data.py Compare against the entire anime faces dataset 2023-01-31 20:48:24 +01:00
main.py Plot results 2023-02-01 13:16:46 +01:00
plots.py Plot results 2023-02-01 13:16:46 +01:00
README.md Add README.md 2023-02-01 12:28:51 +01:00
requirements-osx.txt Add README.md 2023-02-01 12:28:51 +01:00
requirements.txt Structural similarity comparison method 2023-01-29 22:51:25 +01:00
scrape_data.py scrap n images depends on argv param 2023-01-15 14:17:33 +01:00
UAM-Andre.jpg find and crop face implementation 2023-01-29 15:17:39 +01:00

wko_anime-face-similarity

Projekt przygotowany na zajęcia z widzenia komputerowego.

Rozpoznaje twarz na zdjęciu wejściowym i dokonując transferu stylu do anime, porównuje zdjęcie ze zbiorem postaci z anime i wskazuje podobieństwa według wybranych metryk.

Instalacja

  1. Pobranie submodułów:
    $ git submodule update --init
    
  2. Instalacja zależności:
    • Windows/Linux
      $ pip install -r requirements.txt     
      
    • MacOS
      $ pip install -r requirements-osx.txt
      
  3. Konfiguracja DCT-Netu (anime style transfer)
    $ cd DCT-Net && python download.py
    
  4. Pobranie datasetu twarzy postaci z anime (MyAnimeList)
    $ python scrape_data.py
    

Uruchomienie

Na tę chwilę zdjęcie poddawane porównaniu to UAM-Andre.jpg

$ python main.py

Walidacja

Do walidacji metryk na postawie testowego datasetu z cosplayerami (test_set) uruchamiamy

$ python --validate_only 1