FacePSNet 开源项目使用教程

1. 项目介绍

FacePSNet 是一个用于面部细节恢复的轻量级光度立体网络项目。该项目基于 CVPR 2020 的论文 "Lightweight Photometric Stereo for Facial Details Recovery" 开发，旨在通过光度立体技术从面部图像中恢复高精度的三维面部模型。FacePSNet 提供了源代码和训练好的模型，适用于学术研究和商业用途。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Ubuntu
• CUDA-10.1
• Python 3.7
• C++ 库：OpenCV, Eigen
• Python 包：PyTorch(=1.3.1), Numpy, OpenCV, gen_normal_mask

2.2 安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Juyong/FacePSNet.git
   cd FacePSNet
   

2. 安装第三方包 gen_normal_mask：

   cd gen_normal_mask
   python setup.py install
   

2.3 测试示例

1. 准备输入图像： 将您的输入图像放置在 sample/ 目录下，例如 sample/image1.jpg, sample/image2.jpg, sample/image3.jpg。

2. 运行测试脚本：

   bash test_sample.sh
   

3. 查看输出结果： 输出结果将保存在 output/ 目录下，包括 normal.png, mask.jpg, 和 pca_pose_cam.txt。

2.4 自定义测试

如果您想测试自己的图像，请按照以下步骤操作：

1. 创建一个新的目录来存储您的输入图像。
2. 创建一个文本文件 sample_imgs.txt，列出所有输入图像的路径。
3. 运行以下命令：

   python main.py [gpu_id] [list] [output_path]
   

   例如：

   python main.py 0 sample_imgs.txt output/
   

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

FacePSNet 可以应用于以下场景：

• 面部识别：通过恢复高精度的三维面部模型，提高面部识别的准确性。
• 虚拟现实：在虚拟现实中创建更逼真的面部表情和动画。
• 医学研究：用于面部畸形研究和治疗方案的制定。

3.2 最佳实践

• 数据预处理：确保输入图像的质量和光照条件一致，以获得最佳的恢复效果。
• 模型优化：根据具体应用场景，调整网络结构和参数，以提高模型的性能。

4. 典型生态项目

FacePSNet 可以与其他面部处理项目结合使用，例如：

• OpenCV：用于图像处理和预处理。
• PyTorch：用于深度学习模型的训练和推理。
• Eigen：用于矩阵运算和几何计算。

通过这些生态项目的结合，可以进一步扩展 FacePSNet 的功能和应用范围。