diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 9316736..2f2f0e8 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -46,5 +46,6 @@ _grow*_resp.json # 测试素材图（体积大，不入 git） image/test/ -# 批量报告输出（200张生成图+原图，体积大，不入 git） +# 批量报告输出（生成图+原图，体积大，不入 git） static/report_hairline_v2/ +static/report_hairline_v2.zip diff --git a/face_analysis/head_mask.py b/face_analysis/head_mask.py index 4e5b865..e65cdf5 100644 --- a/face_analysis/head_mask.py +++ b/face_analysis/head_mask.py @@ -2,8 +2,8 @@ 流程（详见需求讨论）： 1. MediaPipe 关键点检测。 -2. 底部分割线 = 关键点 [21,68,104,69,108,151,337,299,333,298,251] 的连线（左端21→中心151→右端251）， - 再把左端点 21 水平延伸到图片最左边、右端点 251 水平延伸到图片最右边。 +2. 底部分割线 = 关键点 [162,71,68,104,69,108,151,337,299,333,298,301,389] 的连线（左端162→中心151→右端389）， + 再把左端点 162 水平延伸到图片最左边、右端点 389 水平延伸到图片最右边。 3. 上半区 = 分割线以上区域（多边形填充：左边缘→弧线→右边缘→上边缘闭合）。 4. 头发分割：BiSeNet 与 SegFormer 各出一张 hair_mask（两套供对比）。 5. 闭合区域（含额头）：每列从最顶端头发像素向下填充到分割线，把头发与画线之间的额头皮肤 @@ -22,8 +22,9 @@ import numpy as np from face_analysis.detector import detector from face_analysis.calibration import estimate_scale_factor, normalized_to_pixel -# 底部额头弧线关键点（图像上从左到右：左端 21 → 中心 151 → 右端 251） -BASELINE_IDX = [21, 68, 104, 69, 108, 151, 337, 299, 333, 298, 251] +# 底部分割线关键点（图像上从左到右：左端 162 → 中心 151 → 右端 389） +# 162/389 为左右最外侧端点（向图片左右边缘水平延长）；中间含 71/301 等点构成弧线 +BASELINE_IDX = [162, 71, 68, 104, 69, 108, 151, 337, 299, 333, 298, 301, 389] CENTER_IDX = 151 # 内缩方向的目标点（额头中心） ERODE_CM = 1.2 # 外缘内缩距离（厘米，默认；可由入参覆盖） SEGFORMER_HAIR = 13 # jonathandinu/face-parsing 中 hair 类索引 @@ -50,12 +51,12 @@ def _baseline_points(landmarks, w, h): def _upper_region_mask(baseline_pts, w, h): """分割线以上区域（bool，H×W）。 - 多边形顶点：左上角 →（0, y54）→ 弧线各点 →（w-1, y284）→ 右上角，闭合后填充。 - 其中 54→左边缘、284→右边缘为两段水平延长线。 + 多边形顶点：左上角 →（0, y左端）→ 弧线各点 →（w-1, y右端）→ 右上角，闭合后填充。 + 左端/右端为两段水平延长线（向图片左右边缘延伸）。 """ - x54, y54 = baseline_pts[0] - x284, y284 = baseline_pts[-1] - poly = [(0, 0), (0, y54)] + baseline_pts + [(w - 1, y284), (w - 1, 0)] + x0, y0 = baseline_pts[0] + x1, y1 = baseline_pts[-1] + poly = [(0, 0), (0, y0)] + baseline_pts + [(w - 1, y1), (w - 1, 0)] mask = np.zeros((h, w), np.uint8) cv2.fillPoly(mask, [np.array(poly, np.int32)], 1) return mask.astype(bool) @@ -108,9 +109,9 @@ def _overlay(image, mask_bool, color, alpha=0.45): def _draw_baseline(image, baseline_pts, w): """画分割线（含左右水平延长线）+ 关键点，中心点 151 标红。""" out = image.copy() - y54 = baseline_pts[0][1] - y284 = baseline_pts[-1][1] - chain = [(0, y54)] + baseline_pts + [(w - 1, y284)] + y0 = baseline_pts[0][1] + y1 = baseline_pts[-1][1] + chain = [(0, y0)] + baseline_pts + [(w - 1, y1)] for a, b in zip(chain[:-1], chain[1:]): cv2.line(out, a, b, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) for idx, p in zip(BASELINE_IDX, baseline_pts): diff --git a/static/test_simple.html b/static/test_simple.html new file mode 100644 index 0000000..ed125e4 --- /dev/null +++ b/static/test_simple.html @@ -0,0 +1,123 @@ + + + + + +发际线生发 + + + +
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发际线生发

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其余参数走默认值（pushed 遮罩 + multiband 融合）
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上传图片、选发型、点生成
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