प्रौद्योगिकी साझेदारी

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

अतः आद्यतः एव विडियो ब्यूटी SDK इत्यस्य विकासेन न केवलं व्ययस्य रक्षणं कर्तुं शक्यते, अपितु विशिष्टापेक्षानुसारं व्यक्तिगतसमायोजनं अपि कर्तुं शक्यते। अस्मिन् लेखे आद्यतः एव विडियो ब्यूटी SDK इत्यस्य विकासाय प्रमुखपदार्थानाम् कार्यान्वयनविचारानाञ्च परिचयः भविष्यति ।

1. आवश्यकताविश्लेषणं प्रौद्योगिकीचयनं च

विडियो सौन्दर्य SDK विकसितुं पूर्वं प्रथमं विस्तृतं माङ्गं विश्लेषणं कर्तुं आवश्यकम्। मुख्यापेक्षासु अन्तर्भवन्ति : १.

1. वास्तविकसमय सौन्दर्यम्

2. समृद्ध सौन्दर्यीकरण प्रभाव

3. कार्यप्रदर्शन अनुकूलन

……

प्रौद्योगिकीचयनस्य दृष्ट्या, भवान् OpenCV तथा गहनशिक्षणरूपरेखा (यथा TensorFlow अथवा PyTorch) इत्यस्य उपयोगेन प्रतिबिम्बसंसाधनं प्रभाववर्धनं च प्राप्तुं विचारयितुं शक्नोति एकः मुक्तस्रोतसङ्गणकदृष्टिपुस्तकालयः इति नाम्ना OpenCV समृद्धानि चित्रसंसाधनकार्यं प्रदाति यदा गहनशिक्षणरूपरेखा अधिकजटिलसौन्दर्यीकरण-अल्गोरिदम्-कार्यन्वयने सहायतां कर्तुं शक्नोति;

2. आधारभूतसंरचना परिकल्पना

1. विडियो स्ट्रीम प्रोसेसिंग मॉड्यूल : विडियो स्ट्रीम प्राप्तुं तथा च मूलभूतं प्रोसेसिंग् कर्तुं उत्तरदायी, यथा विडियो फ्रेम निष्कर्षणं पूर्वसंसाधनं च।

2. सौन्दर्य-एल्गोरिदम्-मॉड्यूल् : विशिष्ट-सौन्दर्य-एल्गोरिदम्-कार्यं करोति तथा च विडियो-चतुष्कोणेषु सौन्दर्य-प्रक्रियाकरणं करोति ।

3. प्रदर्शन अनुकूलनमॉड्यूल: वास्तविकसमयप्रदर्शनं न्यूनविलम्बतां च सुनिश्चित्य सौन्दर्यप्रक्रियाप्रक्रियायाः प्रदर्शनं अनुकूलयति।

4. अन्तरफलकमॉड्यूल् : भिन्न-भिन्न-सजीव-प्रसारण-मञ्चेषु एकीकरणस्य सुविधायै बाह्य-अनुप्रयोगैः सह अन्तरफलकानि प्रदाति ।

3. सौन्दर्य एल्गोरिदमस्य कार्यान्वयनम्

1. त्वचा पुनः पृष्ठीकरणप्रभावः : त्वचादोषान् दूरीकर्तुं धारविवरणं धारयन् चित्रं सुचारु कर्तुं Bilateral Filter एल्गोरिदमस्य उपयोगं कुर्वन्तु ।

   
   import cv2
   
   
   
   def apply_smoothing(image):
   
       smoothed_image = cv2.bilateralFilter(image, 9, 75, 75)
   
       return smoothed_image
   
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
   10
   11

2. श्वेतीकरणप्रभावः : चित्रस्य कान्तिं विपरीततां च समायोजयित्वा श्वेतीकरणप्रभावं प्राप्नुवन्तु ।

   
   def apply_whitening(image, alpha=1.3, beta=30):
   
       whitened_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)
   
       return whitened_image
   
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7

3. मुख-स्लिमिंग् तथा बृहत्-नेत्र-प्रभावः : मुख-विशेषता-बिन्दु-परिचयस्य तथा प्रतिबिम्ब-विरूपण-प्रौद्योगिक्याः उपयोगेन विशिष्टक्षेत्राणां समायोजनेन मुख-स्लिमिंग् तथा बृहत्-नेत्र-प्रभावः प्राप्तुं शक्यते

   
   import dlib
   
   
   
   def apply_face_modifications(image, shape_predictor_path):
   
       detector = dlib.get_frontal_face_detector()
   
       predictor = dlib.shape_predictor(shape_predictor_path)
   
       
   
        检测面部特征点
   
       faces = detector(image)
   
       for face in faces:
   
           landmarks = predictor(image, face)
   
            在这里实现瘦脸和大眼的具体算法
   
   
   
       return modified_image
   
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
   10
   11
   12
   13
   14
   15
   16
   17
   18
   19
   20
   21
   22
   23
   24
   25
   26
   27

4. कार्यप्रदर्शनस्य अनुकूलनम्

निम्नलिखित उपायाः कर्तुं शक्यन्ते- १.

1. समानान्तरप्रक्रियाकरणम् : चित्रसंसाधनं त्वरितुं बहु-थ्रेडिंग् अथवा GPU त्वरणप्रौद्योगिक्याः उपयोगं कुर्वन्तु ।

2. एल्गोरिदम अनुकूलनम् : न्यूनगणनाजटिलतायुक्तं सौन्दर्यीकरण-एल्गोरिदम् चयनं कुर्वन्तु, अथवा मॉडल-छंटाई-मात्रा-प्रौद्योगिक्याः माध्यमेन गहन-शिक्षण-प्रतिरूपस्य अनुकूलनं कुर्वन्तु

3. स्मृतिप्रबन्धनम् : स्मृति-प्रयोगं यथोचितरूपेण प्रबन्धयन्तु यत् स्मृति-लीक-अति-कब्जा-परिहारः भवति ।

सारांशः - १.

विस्तृतमाङ्गविश्लेषणस्य, उचितप्रौद्योगिकीचयनस्य, कठोरवास्तुशिल्पनिर्माणस्य, प्रभावीप्रदर्शनस्य अनुकूलनस्य च माध्यमेन उच्चगुणवत्तायुक्ताः सौन्दर्यप्रभावाः प्राप्तुं शक्यन्ते ये उपयोक्तृआवश्यकतानां पूर्तिं कुर्वन्ति वयम् आशास्महे यत् अस्य लेखस्य परिचयः विकासकानां कृते किञ्चित् सन्दर्भं प्रेरणाञ्च प्रदातुं शक्नोति तथा च लाइव् प्रसारण-उद्योगस्य प्रौद्योगिकी-प्रगतेः संयुक्तरूपेण प्रचारं कर्तुं शक्नोति।