鑽石舞台

2019年的科隆遊戲展，NExT工作室公布了《重生邊緣》的試玩展示，當年這段演示有着相當不錯的畫面表現，還透露出了龐大的世界觀以及獨特的系統設計，讓不少國人玩家眼前一亮。

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未成年先笑後哭。

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現在，時間是屬於谷愛凌的。

沒有任何一種爭議或者質疑，能夠消滅掉她個人成就所閃耀的光芒。在一個極具國際化和現代性的，代表人類文明和進步的冬季奧運會上，一個青春、靚麗、上進、快樂的女孩子，站在了一個運動項目的世界頂端。

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來源/威爾文化

近日，第六屆清華校友三創大賽互聯網與新媒體全球總決賽種子組十強——「威爾文化」正式完成數百萬元天使輪戰略融資，本輪融資由紅棉匯（廣東）主投。詳情如下：

本輪融資將助力威爾文化平台技術創新，加速數字營銷一體化模式創新，加速構建「精耕品類私域、快速擴張/培養達人、麥麥通告軟件研發」三大核心業務能力，加速拓展多個行業市場，加速實現威爾文化「構建一個完善的吃喝玩樂消費生態系統」的價值主張！

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編者按：本篇帶來清華大學《創業導引-與創業名家面對面》課程分享。該課程由清華大學教務處、清華大學基礎工業訓練中心、清華校友總會、清華大學團委、清華校友總會互聯網與新媒體專委會、清數D-LAB、水木基金、英諾創新學院共同開展。

創業導引課作為連接平台，廣邀創投、創業領域名人走上清華講堂，與學生面對面交流，講述理論與實踐相結合的創業知識、暢聊創業經歷，培育未來的創業之星。

今後我們將持續在三創平台奉上該課程的精彩分享，為三創項目提供創業乾貨，解決實際問題。

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不管我們年齡多大，在父母的眼裡永遠是個孩子。就算爸媽七老八十，也還總想着為兒女多做點什麼。

任女士前兩天收到了老母親手工縫製的花棉襖，她想到年過 70 歲的老母親一針一線，在閒暇之餘縫製的，一股暖意湧上心頭。

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這是一個關於如何使用OpenCV和DLIB在圖像上應用虛擬唇膏的快速教程。同樣的原理也可以推廣到其他面部特徵，比如某人的眼睛、鼻子、下巴……。

為了獲得上圖所示的結果，我們需要執行以下一系列步驟：

檢測面部標誌

使用由嘴標誌組成的凸多邊形創建掩碼

使用形態學操作增強掩碼，並使其模糊，以獲得更好的混合效果

隔離嘴唇和臉部

將顏色變換應用於嘴唇

把嘴唇和臉放在一起

首先要做的是檢測人臉的面部標誌。庫Dlib提供了一種方便的方法來實現這一點；但是，請記住，被攝對象的面部需要面對攝影機。如果頭部姿勢不正確，檢測結果將不好。

在這個例子中，我們只對嘴唇的點感興趣。下圖顯示了Dlib返回的面部標誌點的索引。如你所見，我們對48點到60點（嘴唇的外部「輪廓」）感興趣。

利用這些點，我們可以製作一個掩碼，讓我們在不影響面部整體外觀的情況下處理嘴唇的顏色。

但是，等一下。在開始操作這些顏色之前，我們需要改進掩碼。在這個例子中，一個帶有4x4矩形內核的形態學閉合操作就足夠了。

注意下面的圖片，這個步驟填補了由cv2生成的原始多邊形右上角的一個空白。

右：使用唇部創建的凸多邊形/左：關閉操作後的多邊形

為了獲得自然的效果，我們還需要模糊掩碼。模糊掩碼將產生更好的混合效果。我們將cv2.GaussianBlur應用於掩碼。最後，我們反轉掩碼（我們需要兩個，一個用於嘴唇，一個用於面部）。

右：模糊掩碼/左：模糊反向掩碼

我們將應用這些掩碼，方法是將它們從0–255（uint8）轉換為0–1（float）範圍，然後將它們與圖像相乘。右下方的圖像是原始圖像乘以反轉掩碼。左側的圖像是原始圖像上的顏色變換乘以掩碼的結果。顏色變換由cv2.applyColorMap(im, cv2.COLORMAP_INFERNO)給出。

右：原始圖像和反向模糊掩碼的位與運算/左：顏色變換圖像和模糊掩碼的位與運算

現在，剩下要做的就是將這兩個圖像相加。

右：原始圖像/左：結果圖像

這是代碼。

importcv2importdlibimportfaceBlendCommonasfaceimportnumpyasnp#加載圖像im=cv2.imread("cv2/girl-no-makeup.jpg")#檢測人臉關鍵點PREDICTOR_PATH=r"C:\Users\felipe.cunha\Documents\venv\cv2\week1-pyton\data\models\shape_predictor_68_face_landmarks.dat"faceDetector=dlib.get_frontal_face_detector()landmarkDetector=dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)landmarks=face.getLandmarks(faceDetector,landmarkDetector,im)#為嘴唇製作一個掩碼lipsPoints=landmarks[48:60]mask=np.zeros((im.shape[0],im.shape[1],3),dtype=np.float32)cv2.fillConvexPoly(mask,np.int32(lipsPoints),(1.0,1.0,1.0))mask=255*np.uint8(mask)#應用閉合操作改善掩碼kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(40,40))mask=cv2.morphologyEx(mask,cv2.MORPH_CLOSE,kernel,1)#模糊掩碼以獲得自然效果mask=cv2.GaussianBlur(mask,(15,15),cv2.BORDER_DEFAULT)#計算逆掩碼inverseMask=cv2.bitwise_not(mask)#將掩碼轉換為浮點以執行混合mask=mask.astype(float)/255inverseMask=inverseMask.astype(float)/255#為嘴唇應用顏色貼圖lips=cv2.applyColorMap(im,cv2.COLORMAP_INFERNO)#將嘴唇和人臉轉換為0-1範圍lips=lips.astype(float)/255ladyFace=im.astype(float)/255#用掩碼調整嘴唇和臉justLips=cv2.multiply(mask,lips)justFace=cv2.multiply(inverseMask,ladyFace)#加上臉和嘴唇result=justFace+justLips#顯示結果cv2.imshow("",result)cv2.waitKey(0)

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