葡京在线开户非刚性人脸识别 —— 实用工具

读方式:

面向对象设计

  与人脸检测及人脸识别一样,人脸跟踪也出于简单有组成:数据和算法。算法通过事先储存(即离线)的多寡来训练模型,然后对新来的(即在线)数据实施某类操作。因此,采用面向对象设计是无可非议的挑三拣四。

  以
opencv 2.x 版本被,可便宜引入
XML/YAML 文件存储类型,对算法来讲,会大大简化组织离线数据任务。下面通过一个假象类来展示是功效

  

  • 从定义类
    foo

     1 // foo.h
     2 /*
     3     在下面的代码中,定义了一个序列化函数,可对 I/O 函数 read 和 write 实现序列化。
     4     FileStorage 类支持两种能被序列化的数据结构类型。
     5     为了简单起见,本章所有类将采用映射,其中每个用于存储的变量都会创建一个 FileNode::MAP 类型的 FileNode 对象。
     6     这需要分配给变量中的每个元素唯一键。为了保持一致性,将变量名作为标签
     7 */
     8 
     9 #include <opencv2/opencv.hpp>
    10 #include <iostream>
    11 using namespace cv;
    12 using namespace std;
    13 
    14 class foo {
    15 public:
    16     int a, b;        
    17     void write(FileStorage &fs) const {            // 序列化存储自定义数据类型
    18         assert(fs.isOpened());
    19         fs << "{" << "a" << a << "b" << b << "}";        // 创建 FileNode::MAP 类型的对象
    20     }
    21     void read(const FileNode& node) {            // 读取数据
    22         assert(node.type() == FileNode::MAP);
    23         node["a"] >> a;    node["b"] >> b;
    24     }
    25 };
    
  • 以使
    FileStorage 类的序列化能正常干活,还亟需定义write,
    read函数

     1 template<class T>
     2 void 
     3 write(FileStorage& fs, 
     4       const string&, 
     5       const T& x)
     6 {
     7   x.write(fs);
     8 }
     9 //==============================================================================
    10 template<class T>
    11 void 
    12 read(const FileNode& node, 
    13      T& x,
    14      const T& d)
    15 {
    16   if(node.empty())x = d; else x.read(node);
    17 }
    

     

 

  • 为为保存及加载采用了序列化的用户从定义类易得爱,采用模块化函数定义了load_ft,save_ft函数

     1 template <class T> 
     2 T load_ft(const char* fname){
     3   T x; FileStorage f(fname,FileStorage::READ);
     4   f["ft object"] >> x; f.release(); return x;    // 定义与对象关联的标签都为 ft object
     5 }
     6 //==============================================================================
     7 template<class T>
     8 void save_ft(const char* fname,const T& x){
     9   FileStorage f(fname,FileStorage::WRITE);
    10   f << "ft object" << x; f.release();
    11 }
    
  • 用上述定义在
    ft.hpp 中

     1 /*
     2     ft.hpp
     3     用于加载、保存对象数据
     4 */
     5 
     6 #ifndef _FT_FT_HPP_
     7 #define _FT_FT_HPP_
     8 #include <opencv2/opencv.hpp> 
     9 //==============================================================================
    10 // 为了让保存和加载采用了序列化的用户自定义类变得容易,采用模块化函数定义了load_ft,save_ft函数
    11 template <class T> 
    12 T load_ft(const char* fname){
    13   T x; FileStorage f(fname,FileStorage::READ);
    14   f["ft object"] >> x; f.release(); return x;    // 定义与对象关联的标签都为 ft object
    15 }
    16 //==============================================================================
    17 template<class T>
    18 void save_ft(const char* fname,const T& x){
    19   FileStorage f(fname,FileStorage::WRITE);
    20   f << "ft object" << x; f.release();
    21 }
    22 //==============================================================================
    23 // 为了使 FileStorage 类的序列化能正常工作,还需要定义write, read函数
    24 template<class T>
    25 void 
    26 write(FileStorage& fs, 
    27       const string&, 
    28       const T& x)
    29 {
    30   x.write(fs);
    31 }
    32 //==============================================================================
    33 template<class T>
    34 void 
    35 read(const FileNode& node, 
    36      T& x,
    37      const T& d)
    38 {
    39   if(node.empty())x = d; else x.read(node);
    40 }
    41 //==============================================================================
    42 #endif
    

    ft.hpp

  • 主函数,有一个题材,储存到
    xml 文件连续报错,而 yaml 文件可以正常存取

     1 /*
     2     main.cpp
     3     测试 opencv 文件储存
     4 */
     5 
     6 #include "opencv_hotshots/ft/ft.hpp"
     7 #include "foo.h"
     8 
     9 int main() {
    10     foo A;                // 初始化自定义对象 A
    11     A.a = 1; A.b = 2;
    12     save_ft<foo>("foo.yaml", A);    // 将自定义对象存到 foo.yaml
    13     foo B = load_ft<foo>("foo.yaml");    // 读取对象
    14     cout << B.a << "," << B.b << endl;
    15 
    16     system("pause");
    17     return 0;
    18 }
    
  • 程序运行结果

       
                       
  

 

 

 

第一步:关注

数码收集:图像及视频标注

  现代人脸跟踪技术几乎统统是数据驱动,即用来检测图像中面部特征位置的算法依靠面部特征的外观模型与几哪里依赖性,该依赖性来自样本集中人脸间的对立位置。样本集越充分,算法就还富有鲁棒性,因为丁脸所展现有的浮动范围就重新了解。因此,构建人脸跟踪算法的首先步是创办用于开展图像/视频的标工具,用户可用之工具来指定在每个样本图中怀念如果之面部特征位置。

  1. ### 训练数据类型

  训练人脸跟踪算法的数量一般由以下四有的构成:

    • 图像:这部分凡是富含全体人口脸图像(图像或看频帧)的成团
    • 标明:这片用手工方法标明每幅图像遭到叫跟踪的脸特征的对立位置
    • 针对如性索引:这片对定义了彼此对如特征的颜面特征点都封存了一个码,以便用来镜像训练图像,可使得地吃训集大小增加一倍
    • 连通性索引:这部分凡同一组标注的目录对,它们定义了脸面特征的语义解释。连通性对可视化跟踪结果大有因此

  这四独零件的可视化情形显示在产图中,从左到右依次是故图像、脸部特征标注、颜色编码的两边对称点、镜像图像及相应标注、面部特征的连通性。

   
  

 

  为了方便管理这种多少,需兑现所有读写功能的切近。本章将用于
ft_data.hpp 头文件被定义之
ft_data 类,它是据面部跟踪数据的表征专门计划的。所有因素都定义成类的国有成员变量,如下所示

1 class ft_data{                             //人脸跟踪数据
2 public:
3   vector<int> symmetry;                    // 人脸特征点的索引,维数与用户定义的特征点数一样
4   vector<Vec2i> connections;               // 定义一对连通的面部特征
5   vector<string> imnames;                  // 存储每个图像文件名
6   vector<vector<Point2f> > points;         // 存储特征点的位置
7   ...
8 }

 

 

  ft_data 类实现了好多走访数的管事方法。为了看数据集的图像,可用
get_image 函数加载图像。使用该函数得点名加载图像的索引 idx
,以及是否用图像为 y 轴做镜像。该函数实现如下:

 1 Mat
 2 ft_data::
 3 get_image(const int idx,    // 图像索引
 4       const int flag)        // 0=gray,1=gray+flip,2=rgb,3=rgb+flip
 5 {
 6   if((idx < 0) || (idx >= (int)imnames.size()))return Mat();
 7   Mat img,im;
 8   if(flag < 2)img = imread(imnames[idx],0);        // gray
 9   else img = imread(imnames[idx],1);            // rgb
10   if(flag % 2 != 0)flip(img,im,1);                // 以 y 轴做镜像
11   else im = img;
12   return im;
13 }

 

 

  为了通过点名的目录来得到相应图像的一个点集,可下
get_points 函数透过镜像索引来得到一个根据浮点的坐标向量

 1 vector<Point2f>
 2 ft_data::
 3 get_points(const int idx,        // 相应图像的索引
 4        const bool flipped)        // 是否以 y 轴做镜像
 5 {
 6   if((idx < 0) || (idx >= (int)imnames.size()))return vector<Point2f>();
 7   vector<Point2f> p = points[idx];
 8   if(flipped){        // 以 y 轴做镜像
 9     Mat im = this->get_image(idx,0);    // im 用来获取图像的宽度
10     int n = p.size(); vector<Point2f> q(n);
11     for(int i = 0; i < n; i++){            // 沿竖直方向翻转    
12       q[i].x = im.cols-1-p[symmetry[i]].x;
13       q[i].y = p[symmetry[i]].y;
14     }return q;
15   }else return p;
16 }

 

 

  ft_data 类还实现了一个函数
rm_incomplete_samples,该函数删除集合中从来不进展对应标注的样书,具体实现如下:

 1 void
 2 ft_data::
 3 rm_incomplete_samples()        // 删除集合中没有进行相应标注的样本
 4 {
 5   int n = points[0].size(),N = points.size();
 6   // 找出标注数最多的样本,作为标准样本
 7   for(int i = 1; i < N; i++)n = max(n,int(points[i].size()));    
 8   for(int i = 0; i < int(points.size()); i++){
 9     if(int(points[i].size()) != n){        // 样本标注点的数量小于标准样本标注点数,从样本中删除
10       points.erase(points.begin()+i); imnames.erase(imnames.begin()+i); i--;
11     }else{
12       int j = 0;
13       for(; j < n; j++){
14         // 若点的(x,y)存在小于0,则可认为它在相应的图像中不存在
15         if((points[i][j].x <= 0) || (points[i][j].y <= 0))break;
16       }
17       if(j < n){    // 从样本中删除
18     points.erase(points.begin()+i); imnames.erase(imnames.begin()+i); i--;
19       }
20     }
21   }
22 }

 

 

  ft_data 类还实现了函数 read 和 write 的序列化,这样就算可好地囤积和加载该类。

 1 void 
 2 ft_data::
 3 write(FileStorage &fs) const
 4 {
 5   assert(fs.isOpened()); 
 6   fs << "{";
 7   fs << "n_connections" << (int)connections.size();        // 面部特征的语义解释
 8   for(int i = 0; i < int(connections.size()); i++){
 9     char str[256]; const char* ss;
10     sprintf(str,"connections %d 0",i); ss = str; fs << ss << connections[i][0];
11     sprintf(str,"connections %d 1",i); ss = str; fs << ss << connections[i][1];
12   }
13   fs << "n_symmetry" << (int)symmetry.size();            // 特征点的索引
14   for(int i = 0; i < int(symmetry.size()); i++){
15     char str[256]; const char* ss;
16     sprintf(str,"symmetry %d",i); ss = str; fs << ss << symmetry[i];
17   }
18   fs << "n_images" << (int)imnames.size();                // 图像绝对路径
19   for(int i = 0; i < int(imnames.size()); i++){
20     char str[256]; const char* ss;
21     sprintf(str,"image %d",i); ss = str; fs << ss << imnames[i];
22   }
23   int n = points[0].size(),N = points.size();            // 描述人脸特征点的结构
24   Mat X(2*n,N,CV_32F); X = -1;
25   for(int i = 0; i < N; i++){
26     if(int(points[i].size()) == n){
27       for(int j = 0; j < n; j++){
28     X.at<float>(2*j  ,i) = points[i][j].x;
29     X.at<float>(2*j+1,i) = points[i][j].y;
30       }
31     }
32   }
33   fs << "shapes" << X << "}";
34 }
35 //==============================================================================
36 void
37 ft_data::
38 read(const FileNode& node)
39 {
40   assert(node.type() == FileNode::MAP);
41   int n; node["n_connections"] >> n; connections.resize(n);
42   for(int i = 0; i < n; i++){
43     char str[256]; const char* ss;
44     sprintf(str,"connections %d 0",i); ss = str; node[ss] >> connections[i][0];
45     sprintf(str,"connections %d 1",i); ss = str; node[ss] >> connections[i][1];
46   }
47   node["n_symmetry"] >> n; symmetry.resize(n);
48   for(int i = 0; i < n; i++){
49     char str[256]; const char* ss;
50     sprintf(str,"symmetry %d",i); ss = str; node[ss] >> symmetry[i];
51   }
52   node["n_images"] >> n; imnames.resize(n);
53   for(int i = 0; i < n; i++){
54     char str[256]; const char* ss;
55     sprintf(str,"image %d",i); ss = str; node[ss] >> imnames[i];
56   }
57   Mat X; node["shapes"] >> X; int N = X.cols; n = X.rows/2; 
58   points.resize(N);
59   for(int i = 0; i < N; i++){
60     points[i].clear();
61     for(int j = 0; j < n; j++){
62       Point2f p(X.at<float>(2*j,i),X.at<float>(2*j+1,i));
63       if((p.x >= 0) && (p.y >= 0))points[i].push_back(p);
64     }
65   }
66 }

read write

 

 

 

  为对数码集进行可视化操作,
ft_data 实现了多用来绘图的函数。

  1 void
  2 ft_data::
  3 draw_points(Mat &im,
  4         const int idx,
  5         const bool flipped,
  6         const Scalar color,
  7         const vector<int> &pts)
  8 {
  9   if((idx < 0) || (idx >= (int)imnames.size()))return;
 10   int n = points[idx].size();
 11   if(pts.size() == 0){
 12     for(int i = 0; i < n; i++){
 13       if(!flipped)circle(im,points[idx][i],1,color,2,CV_AA);
 14       else{
 15     Point2f p(im.cols - 1 - points[idx][symmetry[i]].x,
 16           points[idx][symmetry[i]].y);
 17     circle(im,p,1,color,2,CV_AA);
 18       }
 19     }
 20   }else{
 21     int m = pts.size();
 22     for(int j = 0; j < m; j++){
 23       int i = pts[j]; if((i < 0) || (i >= n))continue;
 24       if(!flipped)circle(im,points[idx][i],1,color,2,CV_AA);
 25       else{
 26     Point2f p(im.cols - 1 - points[idx][symmetry[i]].x,
 27           points[idx][symmetry[i]].y);
 28     circle(im,p,1,color,2,CV_AA);
 29       }
 30     }
 31   }
 32 }
 33 //==============================================================================
 34 void
 35 ft_data::
 36 draw_sym(Mat &im,
 37      const int idx,
 38      const bool flipped,
 39      const vector<int> &pts)
 40 {
 41   if((idx < 0) || (idx >= (int)imnames.size()))return;
 42   int n = points[idx].size();
 43   RNG rn; vector<Scalar> colors(n); 
 44   for(int i = 0; i < n; i++)colors[i] = Scalar::all(0.0);
 45   for(int i = 0; i < n; i++){
 46     if(colors[i] == Scalar::all(0.0)){
 47       colors[i] = Scalar(rn.uniform(0,255),rn.uniform(0,255),rn.uniform(0,255));
 48       colors[symmetry[i]] = colors[i];
 49     }
 50   }
 51   vector<Point2f> p = this->get_points(idx,flipped); 
 52   if(pts.size() == 0){
 53     for(int i = 0; i < n; i++){circle(im,p[i],1,colors[i],2,CV_AA);}
 54   }else{
 55     int m = pts.size();
 56     for(int j = 0; j < m; j++){
 57       int i = pts[j]; if((i < 0) || (i >= n))continue;
 58       circle(im,p[i],1,colors[i],2,CV_AA);
 59     }
 60   }
 61 }
 62 //==============================================================================
 63 void
 64 ft_data::
 65 draw_connect(Mat &im,
 66          const int idx,
 67          const bool flipped,
 68          const Scalar color,
 69          const vector<int> &con)
 70 {
 71   if((idx < 0) || (idx >= (int)imnames.size()))return;
 72   int n = connections.size();
 73   if(con.size() == 0){    
 74     for(int i = 0; i < n; i++){
 75       int j = connections[i][0],k = connections[i][1];
 76       if(!flipped)line(im,points[idx][j],points[idx][k],color,1);
 77       else{
 78     Point2f p(im.cols - 1 - points[idx][symmetry[j]].x,
 79           points[idx][symmetry[j]].y);
 80     Point2f q(im.cols - 1 - points[idx][symmetry[k]].x,
 81           points[idx][symmetry[k]].y);
 82     line(im,p,q,color,1);
 83       }
 84     }
 85   }else{
 86     int m = con.size();
 87     for(int j = 0; j < m; j++){
 88       int i = con[j]; if((i < 0) || (i >= n))continue;
 89       int k = connections[i][0],l = connections[i][1];
 90       if(!flipped)line(im,points[idx][k],points[idx][l],color,1);
 91       else{
 92     Point2f p(im.cols - 1 - points[idx][symmetry[k]].x,
 93           points[idx][symmetry[k]].y);
 94     Point2f q(im.cols - 1 - points[idx][symmetry[l]].x,
 95           points[idx][symmetry[l]].y);
 96     line(im,p,q,color,1);
 97       }
 98     }
 99   }
100 }

画画图函数

 

 

 

第二步:回复

  2. 标号工具

   为了使生成的标能吃本章中之代码用,可在 annotate.cpp 文件中找到一个着力的标工具。该工具将一个视屏流作为输入,这个视频流可以来文件要相机、使用该工具的长河发生如下五个步骤:

  • 破获图像:第一步是拿图像流显示在屏幕及,用户仍下
    S 键就只是选取图像进行标注。

    • 重点代码如下:

       1 //选择图像进行标注
       2 annotation.set_capture_instructions();        // 显示帮助信息
       3 while (cam.get(CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO) < 0.999999){    // 循环遍历每一帧
       4     Mat im, img; cam >> im; 
       5     annotation.image = im.clone();
       6     annotation.draw_instructions();
       7     imshow(annotation.wname, annotation.image);        // 显示当前帧
       8     int c = waitKey(0);        // 等待按键,q 退出,s 选择图像进行标注,其它任意键 下一帧
       9     if (c == 'q')break;
      10     else if (c == 's'){
      11         int idx = annotation.data.imnames.size(); char str[1024];
      12         if (idx < 10)sprintf(str, "00%d.png", idx);
      13         else if (idx < 100)sprintf(str, "0%d.png",idx);
      14         else               sprintf(str, "%d.png", idx);        // 文件名格式 三位整数.png
      15         imwrite(str, im);        // 保存该帧图像
      16         annotation.data.imnames.push_back(str);
      17         cam >> im;                // 显示下一帧
      18         imshow(annotation.wname, im);
      19     }
      20 }
      21 if (annotation.data.imnames.size() == 0)return 0;
      22 annotation.data.points.resize(annotation.data.imnames.size());
      

       

    • 运行效果: 
                                                                     
                                                                   
          
           

  • 号第一轴图:第二步首先将上同一步着首先幅图展现于用户,然后用户会于即时幅图被挑选用跟的脸部特征位置。

    • 要代码如下:

       1 // 标注第一幅图像
       2 setMouseCallback(annotation.wname, pp_MouseCallback, 0);
       3 annotation.set_pick_points_instructions();    // 显示帮助信息
       4 annotation.set_current_image(0);        // 选择第一幅图像
       5 annotation.draw_instructions();
       6 annotation.idx = 0;
       7 while (1){            // 在键入 q 之前,鼠标单击标注特征点
       8     annotation.draw_points();
       9     imshow(annotation.wname, annotation.image); 
      10     if (waitKey(0) == 'q')break;
      11 }
      12 if (annotation.data.points[0].size() == 0)return 0;
      13 annotation.replicate_annotations(0);    // 保存特征点位置信息
      
    • 运行效果(为检察代码,只选三单特征点):

      
        

 

  • 标明连通性:在马上等同步着,用户需要选择将两组点连接起来,以建立人口脸模型的连通性结构

    • 重大代码如下:

       1 //标注连通性
       2 setMouseCallback(annotation.wname, pc_MouseCallback, 0);
       3 annotation.set_connectivity_instructions();    // 帮助信息
       4 annotation.set_current_image(0);
       5 annotation.draw_instructions();
       6 annotation.idx = 0;
       7 while (1){            // 在键入 q 之前,鼠标单击一组点建立连接
       8     annotation.draw_connections();
       9     imshow(annotation.wname, annotation.image); if (waitKey(0) == 'q')break;
      10 }
      11 save_ft(fname.c_str(), annotation.data);
      

       

    • 运行效果如下:

      
     

  •  标注对称性:这同一步还是采取及一样步之图像,用户需要选出左右对准如之接触。

    • 最主要代码如下:

       1 //标注对称性
       2 setMouseCallback(annotation.wname, ps_MouseCallback, 0);
       3 annotation.initialise_symmetry(0);
       4 annotation.set_symmetry_instructions();
       5 annotation.set_current_image(0);
       6 annotation.draw_instructions();
       7 annotation.idx = 0; annotation.pidx = -1;
       8 while (1){            // 在键入 q 之前,鼠标单击特征点标注对称性
       9     annotation.draw_symmetry();
      10     imshow(annotation.wname, annotation.image); if (waitKey(0) == 'q')break;
      11 }
      12 save_ft(fname.c_str(), annotation.data);
      

       

    •  运行效果如下:

      
      

  •  号剩下的图像:重复第
    2 步到第 4 步,移动特征点使特征点对许特征位置

    • 重大代码如下:

       1 //标注剩下的图像
       2 if (type != 2){
       3     setMouseCallback(annotation.wname, mv_MouseCallback, 0);
       4     annotation.set_move_points_instructions();        // 帮助信息
       5     annotation.idx = 1; annotation.pidx = -1;
       6     while (1){
       7         annotation.set_current_image(annotation.idx);
       8         annotation.draw_instructions();
       9         annotation.set_clean_image();        // 背景图
      10         annotation.draw_connections();        // 连线
      11         imshow(annotation.wname, annotation.image);
      12         int c = waitKey(0);        // q 退出,p 下一幅图像,o 上一幅图像
      13         if (c == 'q')break;
      14         else if (c == 'p'){ annotation.idx++; annotation.pidx = -1; }
      15         else if (c == 'o'){ annotation.idx--; annotation.pidx = -1; }
      16         if (annotation.idx < 0)annotation.idx = 0;
      17         if (annotation.idx >= int(annotation.data.imnames.size()))
      18             annotation.idx = annotation.data.imnames.size() - 1;
      19     }
      20 }
      21 save_ft(fname.c_str(), annotation.data);
      

       

    • 运作效果如下:

      
      

 

  该工具将标数据存储到
ann.yaml 中,如下:

     
                  

20010, 阴阳先生

   3. 备选标注数据( MUCT 数据集)

  为了吃本章的标工作易得自在一些,可使用公开的
MUCT 数据集。这个数额集由
3755 张人脸图像构成,每张人脸有76只点当标志。数据集的图像是当不同光照条件与头部姿势下拍的人头,他们来不同年龄及种族。

  该数量集只包含了标注点,需要由定义连通性和针对性称性。标注连通性和指向称性之后效果如下图左,标注数据储存在 annotations.yaml 中,如下图右:

   
    
  

  

  visualize_annotations.cpp 实现对数据集可视化操作,关键代码如下:

 1 cout << "n images: " << data.imnames.size() << endl
 2     << "n points: " << data.symmetry.size() << endl
 3     << "n connections: " << data.connections.size() << endl;
 4 // 可视化标注数据
 5 namedWindow("Annotations");
 6 int index = 0; bool flipped = false;
 7 while(1){
 8 Mat image;
 9 if(flipped)image = data.get_image(index,3);
10 else image = data.get_image(index,2);            // 背景图片
11 data.draw_connect(image,index,flipped);            // 连通
12 data.draw_sym(image,index,flipped);                // 对称
13 imshow("Annotations",image);
14 int c = waitKey(0);            // q 退出,p 下一张,o 上一张,f 翻转
15 if(c == 'q')break;
16 else if(c == 'p')index++;
17 else if(c == 'o')index--;
18 else if(c == 'f')flipped = !flipped;
19 if(index < 0)index = 0;
20 else if(index >= int(data.imnames.size()))index = data.imnames.size()-1;
21 }

可视化数据

  运行效果如下:

     
  
     
 

 

 

 

20011, 总裁的独宠妻

20012, 惹爱

20013, 我太太是冰山女性总裁

20014, 爱来得正好

20015, 闪婚爱妻

20016, 闪婚爱妻

20017,娇妻太惹火

20018,猛男诞生记

20019,恶魔索爱

20020, 权利的极限

20021,闪婚爱妻

20022,女总裁的透视高手

20023, 一生钟爱

20024,职场闯荡

20027,美丽女人

20028,和浅有只约会

20029,一张婚约,难得君心

20030,娇妻带娃来认亲

20031,豪门离间计

20032,从君的五洲路过

20033,倾城绝恋

20034,念念不忘却

20035,许你同一举世温柔

20036,你的温和比光暖

20037,愿此生不相逢

20038,暗香

20039,合约小娇妻

20040,都市俏佳人

20041,缘来是您

20042,传奇战神

20043,爱你本身去了独具

20044,爱如秋色

20045,女上司的暧昧

20046,你的轻使星光

20047,我之密男人

20048,老公我爱尔

20049,活在您的情爱城堡里

20050.内容好不互相忘

20051,你的心迹深不见底

20052,相思伊人眼泪

20053,刚好爱

20054,倾心倾情倾了拥有

20055,爱而就如说烟

20056,虐爱霸道总裁

20057,痛了才知晓爱浓

20058,爱而秋夜冻

20059,情难舍路难行

20060,心动时分

20061,咱们结婚吧

20062,爱您深入骨髓

20063,我当抵风也相当于公      20073,神级妙手

20064,佳人有大致     20072,失忆遇见善

20065,神级透视     20071,情如夹竹桃

20066, 非你不嫁     20070,爱而烟火般璨烂

20067若免应好自我               20068 你的轻生毒        
  20069脊背及之红颜

20076,来生再言续  20077,行走之强手

20078,至强工头   20079,光影交织的迷梦

20080,坠入你的温和里   20081,此情已错过霜如雪

20082,情如秋叶易使海  20083,那一眼生情

20084,女教员别过来   20085月而秋和润心

20086,一代表宗师独闯天涯  20087此内容都失去霜如雪  

 20088怪而夏花发如雪    20089万一爱要不要松手  

20090正情深断肠   20091深厚情付流水   

20092相同向散尽十年情   20093 无边风月

20094 万母风月宠一身   20095夜色下铿锵玫瑰

20096 神秘男神的便   20097 风云女监

发想念做小说推广赚点外快的,请关注公众号,留言!!