La science qui sous-tend le pixel : comprendre et appliquer la détection automatique des visages au recadrage d'images

Utilisez la technologie d'intelligence artificielle de Crop.photo pour détecter les visages et gagner beaucoup de temps
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Published on Nov 22, 2023 by
Zuri Petit

Vous avez des portraits ou des photos de modèles à retoucher ?

Les outils dotés de la détection automatique des visages et du recadrage peuvent simplifier l'équation.

Dans ce guide, nous allons voir comment fonctionne un algorithme de détection classique et comment en tirer le meilleur parti dans votre flux de travail !

Démystifier la détection automatique des visages : une plongée technologique approfondie

Des outils tels que Photo de récolte utilisent des algorithmes d'IA de pointe pour détecter les visages et créer des repères de recadrage (découpe depuis les yeux, recadrage au-dessus de l'épaule, etc.).

Il vous suffit de télécharger la photo (ou un lot entier, si vous le souhaitez), de modifier les paramètres en quelques clics et d'obtenir une image parfaitement recadrée !

Mais comment est-ce possible ? « Automagic » est une bonne réponse, mais elle risque de ne pas satisfaire votre curiosité. Jetons donc un coup d'œil à la science qui sous-tend la détection des visages basée sur l'IA en général.

Tout d'abord, pensez à tous les « repères » qui constituent un visage : les yeux, les sourcils, le nez, la bouche, etc.

Maintenant, sur une image en niveaux de gris, les pixels qui composent ces traits du visage se démarqueraient des zones environnantes, en intensité, à tout le moins. Un exemple à prendre en compte est la différence de teinte entre les lèvres et le menton.

This relative difference in intensity falls under the concept of Haar-like features, and it’s vital for face detection applications.

In fact, many smart face cropping tools rely on the Viola-Jones object detection framework, which uses Haar-like features, along with some machine learning approaches!

Ainsi, d'une certaine manière, la différence de nuances de pixels aide les modèles d'IA à « lire » l'image d'origine et à détecter les traits du visage.

Other detection methods include template matching and convolutional neural network (CNN) models.

L'évolution du recadrage facial : des modifications manuelles à l'automatisation

Evolution of Face Detection and Cropping

À l'époque, les vendeurs devaient retoucher leurs images manuellement en déplaçant et en ajustant le cadre de recadrage.

Bien entendu, ce n'est pas la meilleure utilisation de votre temps. Sans oublier que vous risquez de ruiner la taille de l'image en cours de route et de vous retrouver avec des photos qui ne répondent pas aux normes du marché.

Today, some people choose to work with Adobe Photoshop scripts. Others run their input images on Python libraries.

Cependant, il existe également des recadreurs en ligne qui soutiennent Basé sur l'IA technologie de détection des visages. Ils disposent souvent d'interfaces utilisateur adaptées aux débutants.

De plus, l'utilisation de solutions automatisées telles que Crop.photo présente des avantages supplémentaires. Voici les trois principaux avantages auxquels vous pouvez vous attendre :

  • Pas besoin de télécharger de logiciel supplémentaire (un navigateur suffira)
  • Prise en charge du recadrage par lots de centaines d'images à la fois
  • Espace pour des fonctions de retouche supplémentaires (édition d'arrière-plan, redimensionnement, etc.)

Le résultat ? Vous pouvez faire une heure de travail en quelques minutes !

Applications pratiques : comment la détection automatique des visages améliore la retouche photo

Practical Application of Automatic Face Detection and Cropping

La façon la plus évidente d'utiliser des éditeurs de photos avec des algorithmes de détection de visage est de nettoyer une série de portraits et des vignettes en vous concentrant sur le visage et en supprimant les éléments inutiles qui l'entourent. Cette technique est pratique pour créer rapidement des images de cartes d'identité.

Cependant, il est également possible d'utiliser les outils de recadrage par détection de visage dans l'autre sens : couper la tête de l'image.

Cela peut sembler étrange de retirer la tête d'un mannequin (partiellement ou complètement) de la photo, mais c'est en fait une tactique populaire sur les marchés de la mode. Après tout, cela amène le client à se concentrer sur les vêtements plutôt que sur le visage de la personne.

Notre Face Crops méconnaissables La solution est idéale pour cette application. Vous pouvez également modifier les paramètres d'automatisation et le dimensionnement des cultures pour répondre aux différentes exigences du marché.

Naviguer dans le labyrinthe : étapes à suivre pour utiliser la détection automatique des visages

Avant de vous lancer dans le guide étape par étape, nous vous recommandons de vous inscrire pour un essai gratuit et de consulter notre »Pour commencer» guide.

Maintenant, si vous avez besoin de portraits et de photos d'identité traditionnelles, Crop.photo's Automatisation Headshot Fix c'est la voie à suivre.

Cependant, pour utiliser notre découpeur facial méconnaissable, vous devez suivre les étapes suivantes :

  1. Choisissez un marqueur de récolte. Vos options vont de « yeux » à « entre le nez et la bouche ».
  2. Si nécessaire, modifiez la zone de coupe pour couper davantage par le bas ou les côtés.
  3. Envisagez également de supprimer/remplacer l'arrière-plan. Ceci est particulièrement utile pour remplir n'importe quel espace en fonction du nouveau rapport hauteur/largeur et de la nouvelle taille de recadrage.
  4. Ajustez la taille de l'image de sortie si nécessaire.
  5. Vérifiez les paramètres de recadrage et téléchargez votre image unique (ou votre lot) si tout semble correct.
  6. Attendez que le recadrage automatique fasse son effet, puis téléchargez le dossier de sortie.

Résoudre les idées fausses et les questions courantes concernant le recadrage par détection des visages

Common Misconceptions and Questions About Face Detection Cropping

Grâce à ses puissantes capacités d'IA, le processus de recadrage automatique est assez simple. Mais il se peut que vous ayez encore quelques questions. Débarrassons-les !

Comment puis-je obtenir de meilleurs résultats avec les outils de recadrage par détection des visages ?

Assurez-vous de commencer par une image source de haute qualité. Non seulement cela contribue à améliorer la qualité de sortie, mais cela peut également faciliter la reconnaissance des fonctionnalités.

Les outils de recadrage du visage prennent-ils en compte les différentes coiffures ?

Oui, notre algorithme de détection propose des marqueurs basés sur la tête qui tiennent compte des différentes coiffures que les marqueurs de recadrage « visage » traditionnels peuvent ne pas remarquer.

Les images recadrées sont-elles dépourvues de caractère ?

Non, vous n'avez pas à faire de compromis entre chaleur et caractère simplement parce que vous avez besoin que le visage du mannequin soit méconnaissable.

Choisissez simplement de le recadrer sous le nez et au-dessus de la lèvre. De cette façon, il y aura toujours un beau sourire accueillant !

Réflexions finales

L'IA a facilité de nombreuses tâches répétitives. Il se trouve que le recadrage de portraits et la création de photos de modèles sans tête ne font pas exception !

Que vous souhaitiez vous concentrer sur les traits du visage ou les supprimer complètement de l'image, la technologie d'intelligence artificielle de Crop.photo peut vous aider.

Contactez notre équipe d'experts si vous avez encore des questions sur la détection automatique des visages et le recadrage.