主要介绍了用Python快速实现视频的人脸融合功能，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

人脸检测 500-1000 FPS 的100％Python3重新实现 ，在固体单次面本地化框架 。 用NumPy API替换了基于CUDA的锚点生成器功能。 通过dict来存储运行时锚，以避免重复计数。 通过向量计算方法优化了NMS算法。 减少的FPN层和锚点密度，可用于中近距离检测。 使用了低级的Mxnet API来加快推理过程。 入门指南 要求 以阅读视频（可选） Mxnet> = 1.5.0（最好是基于CUDA的软件包） Python> = 3.6 的Open

视频中的自动无缝面部替换 -Yiren Lu（luyiren（ats seas [dot] upenn [dot] edu）-Dongni Wang（wdongni [at] seas [dot] upenn [dot] edu） 自动无缝面部替换（无需深度学习）。 项目描述 运行代码 需要Python第三方库： dlib cv2 skimage scipy.io 要进行脸部替换： 下载人脸界标估计模型并解压缩 $ wget http://dlib.net/files/shape_