Careta Facworx - Cree imágenes en 3D de las imágenes 2D
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Careta Descripción

Facworx es una aplicación simple de usar que viene empaquetada con características estándar para poner las imágenes 2D en la vista 3D cuando se trata de retratos. La interfaz no es necesariamente atractiva pero bastante simple de trabajar. La imagen frontal se debe cargar primero, siempre y cuando tenga el formato BMP, JPEG, GIF, EMF, WMF, TIFF, PNG o ICO. Es posible mostrar contornos faciales y ajustar los puntos en la cara, los labios, el ruido, los ojos y las cejas, para que la imagen 3D se vea tanto como la más alta posible. Aparte de la imagen frontal, debe insertar dos adicionales, para los lados izquierdo y derecho. Puede acercar y alejar y mostrar una lupa para obtener una mejor perspectiva del rastreo de la cara, habilite una zona de mezcla para suavizar las áreas, alternar entre el modo de imagen sólido y alámbrico, encienda la iluminación en el modelo 3D, así como alternar entre orthogonal y Modo de visualización en perspectiva. El detalle del modelo de calidad es ajustable entre niveles bajos, medianos y altos. También puede ver la ventana delantera y lateral para el modelo 2D y 3D por igual. El proyecto se puede guardar para archivar para obtener más información, así como exportado al archivo de onda de alias (Formato OBJ). Facworx incluye la documentación de ayuda y un video tutorial para usuarios menos experimentados. Tiene un buen tiempo de respuesta, utiliza CPU y RAM bajo, y funciona bien en sistemas operativos más nuevos, incluso si no se ha actualizado por un tiempo. No se mostraron diálogos de error en nuestras pruebas, y la aplicación no se cuelgó ni se estrelló. Por otro lado, la aplicación no incluye herramientas de procesamiento de imágenes, como rotación, ajuste de color y brillo. Además de eso, marcar las características faciales clave puede ser problemático, ya que el usuario tiene que tener cuidado de no seleccionar el esquema completo al ajustar cada punto. Sin embargo, FEARWORX debe complacer a los usuarios menos experimentados, gracias a su conjunto de características básicas. Revisado por Elena Opris, última actualización el 23 de septiembre de 2013

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