更新时间: 2019-10-23 17:44:27 查看次数: 378
人脸检测和特征点标定FDoG滤波器是基于图片中物体形状和颜色进行图片特征抽取。对肖像进行FDoG滤波可能丢失人脸特征。如图所示，人脸下颖轮廓线、鼻子区域无法抽象出连续线条。为了解决此问题，我们采用OpenFace算法进行人脸检测和特征点标定，进而增强人脸轮廓线、嘴、鼻等区域的线条连续性。
肖像素描生成
FDoG滤波器能够在保留图像特征的前提下对图像进行抽象化。由于FDoG滤波器并非为肖像设计，其滤波结果难以完整保存肖像特点，导致抽象化结果具有明显缺陷。所以使用肖像素描生成算法，对输入图像进行处理生成素描图，能够提高图像抽象化质量。通过算法合成的素描图能够模仿艺术家的风格，保留人脸上显著特征。素描合成图能够有效去除细节，并突出人脸特点。特别在头发、眼睛等区域，经过素描合成后图像抽象化质量得到了提高。实验结果
本算法在多幅图像上进行了实验。采用的打印材料为草莓果酱，在打印过程中也可以使用巧克力糖浆、麦芽糖等材质。所有样例打印过程中使用相同的打印速度。输入图像的最大尺寸被放缩到600像素。
使用不同方法对比在目前图形学和食品科学的研究中，没有解决类似将肖像进行3D食品打印的技术。直接对图像抽象化后，使用erosion-based方法生成打印路径是比较自然直观的方法。使用OpenCV提供的图像处理函数即可实现erosion-based方法，通过对FDoG滤波结果线条进行腐蚀操作，使线条宽度变为1像素。随后生成相应G-code进行3D打印。
