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Le visage de la vulgarisation sur Youtube

Voilà le visage de la vulgarisation francophone sur Youtube.

212 visages moyennés en une seule image.

Résultats : un homme (surprise), la vingtaine, les yeux gris et les lèvres pulpeuses. ?

Et un visage blanc, même si la luminosité des photos de départ joue beaucoup là-dessus, et même si on ne saurait pas avec quelle couleur de peau comparer (quelle est la couleur de peau moyenne en France ?).

Un « visage moyen » donc bien sûr très dépendant des données de départ : ma liste perso de chaînes (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r7R08GUZd-ebXl-GfnvVFrVU5u4sV-05oRZHAQd9Qg8/), puis 5 screenshots sur la dernière vidéo de chaque chaîne et récupération du plus « beau » visage, si visage il y a (donc j’ai pas tout le monde dans cette liste).

Voilà la mosaïque des ptites têtes que j’ai réussi à récupérer avec cette méthode (désolé les absent·e·s !)

Une vidéo hypnotique pour alimenter vos cauchemars :

Un jour, on fera des collaborations virtuelles grâce à des avatars. Voilà ce que ça pourrait donner. Choisissez votre vidéaste du futur préféré.

J’aime comment @Le_Reveilleur et @Mehdi_Moussaid prêtent leurs lunettes aux autres.

Besoin d’une mèche sur le front ? Demandez à @FlashCordon

Pour une barbe et moustache c’est plutôt à @NotaBeneMovies qu’il faut demander.

Reconnaissez-vous le duo le plus célèbre du Youtube vulga game (je soupçonne qu’un jour ils fusionneront réellement pour mutualiser les coûts) ?

J’ai enfin voulu voir si on pouvait détecter automatiquement les personnes qui filment devant une bibliothèque… Ça n’a pas marché mais j’ai quand même appris que @RisqueAlpha était le sosie d’un chanteur de country US.

Beaucoup d’analyses potentielles à faire en ayant accès aux screenshots des vidéos… Pour une autre fois.

C’est tout pour aujourd’hui.
Données utilisées : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r7R08GUZd-ebXl-GfnvVFrVU5u4sV-05oRZHAQd9Qg8/
Algo utilisé : https://github.com/alyssaq/face_morpher + python + bash

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