jeelizFaceFilter
🎭 Leichte WebGL- und JavaScript-Bibliothek für die Echtzeit-Multi-Gesichtserkennung, -verfolgung und Augmented-Reality-Gesichtsfilter. Unterstützt Rotation, Mundöffnung und integriert sich mit Three.js, Babylon.js, Canvas2D und CSS3D.
Erkennen und verfolgen Sie mehrere Gesichter in Echtzeit von Ihrer Kamera und fügen Sie 3D-Effekte für Augmented-Reality-Erlebnisse hinzu.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar🎭 Leichte WebGL- und JavaScript-Bibliothek für die Echtzeit-Multi-Gesichtserkennung, -verfolgung und Augmented-Reality-Gesichtsfilter. Unterstützt Rotation, Mundöffnung und integriert sich mit Three.js, Babylon.js, Canvas2D und CSS3D.
jeelizFaceFilter hat 2.9k Sterne auf GitHub. Es wurde 546-mal geforkt. jeelizFaceFilter ist hauptsächlich in JavaScript geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. jeelizFaceFilter ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: 3d, augmented-reality, camera, deep-learning.
Was ist jeelizFaceFilter?
🎭 Leichte WebGL- und JavaScript-Bibliothek für die Echtzeit-Multi-Gesichtserkennung, -verfolgung und Augmented-Reality-Gesichtsfilter. Unterstützt Rotation, Mundöffnung und integriert sich mit Three.js, Babylon.js, Canvas2D und CSS3D.
Ist jeelizFaceFilter Open Source?
jeelizFaceFilter ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist jeelizFaceFilter kostenlos?
Ja. jeelizFaceFilter ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht jeelizFaceFilter?
jeelizFaceFilter ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist jeelizFaceFilter geschrieben?
jeelizFaceFilter ist hauptsächlich in JavaScript geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/jeeliz-jeelizfacefilter.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.