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얼굴추적 (편집)

2021년 9월 25일 (토) 23:09 판

2,878 바이트 추가됨 ,  2021년 9월 25일 (토) 23:09
편집 요약 없음
4번째 줄: 4번째 줄:  
단순히 찾는 것 뿐이라면 cv2만으로도 가능하지만, 매끄럽게 처리하려면 dlib이 있어야 좋다.
 
단순히 찾는 것 뿐이라면 cv2만으로도 가능하지만, 매끄럽게 처리하려면 dlib이 있어야 좋다.
   −
== 방법 ==
+
= 방법 =
   −
=== 준비 ===
+
== 준비 ==
 +
 
 +
=== 공통과정 ===
 +
아래에 이어질 모든 과정 이전에 사용될 준비과정을 여기에 담는다.
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
!과정
 
!과정
15번째 줄: 18번째 줄:  
|-
 
|-
 
|사용할 모듈 설치 및 불러오기
 
|사용할 모듈 설치 및 불러오기
−
|pip install CMake dlib opencv-python numpy
+
|pip install cmake dlib opencv-python numpy
    
* 윈도우에선 visual studio 설치가 선행되어야 한다.(설치 옵션에서 C++ 모듈을 포함하게 하면 관련 컴파일러 등이 함께 설치된다.)
 
* 윈도우에선 visual studio 설치가 선행되어야 한다.(설치 옵션에서 C++ 모듈을 포함하게 하면 관련 컴파일러 등이 함께 설치된다.)
−
 
+
* cmake는 dlib를 설치하기 위해 필요하다.
−
cmake는 dlib를 설치하기 위해 필요하다.<syntaxhighlight lang="python">
+
<syntaxhighlight lang="python">
 
import dlib  # 얼굴인식
 
import dlib  # 얼굴인식
 
import cv2  # 이미지처리
 
import cv2  # 이미지처리
30번째 줄: 33번째 줄:  
|-
 
|-
 
|모델객체 생성
 
|모델객체 생성
−
|<syntaxhighlight lang="python">
+
|이미 학습된 bat파일을 불러오는데, 이는 [https://github.com/davisking/dlib-models/blob/master/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 링크]에서 다운받을 수 있다.<syntaxhighlight lang="python">
 
detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 얼굴탐지모델
 
detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 얼굴탐지모델
−
predictor = dlib.shape_predictor('models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  # 얼굴 랜드마크 탐지 모델. 학습된 모델을 가져온다.
+
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  # 얼굴 랜드마크 탐지 모델. 학습된 모델을 가져온다.
−
 
+
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 영상 캡쳐. 경로 대신 0을 넣으면 웹캠이 켜진다.
 
</syntaxhighlight>
 
</syntaxhighlight>
 
|}
 
|}
   −
=== 얼굴 찾기 ===
+
== 얼굴 찾기 ==
−
<syntaxhighlight lang="python">
+
얼굴을 찾아 네모칸으로 표시한다.(필요에 따라 변형하여 사용하면 될듯.)
−
# 영상 캡쳐
+
{| class="wikitable"
−
cap = cv2.VideoCapture('영상경로')  # 경로 대신 0을 넣으면 웹캠이 켜진다.
+
!과정
−
 
+
!코드 및 설명
−
def find_face(cap)
+
|-
−
    ret, img = cap.read() # 캡처한 영상을 프레임 단위로 읽는다. 
+
|함수 정의
−
     if not ret:
+
|코드를 파편화 하기 위해 함수를 정의하여 사용한다.<syntaxhighlight lang="python">
−
        break  # 프레임이 없다면 종료.
+
def find_face(img):
 +
     '''이미지를 받아 해당 얼굴을 찾는다.'''
 
     faces = detector(img)  # 디텍터에 이미지를 넣어주어 얼굴을 찾는다.
 
     faces = detector(img)  # 디텍터에 이미지를 넣어주어 얼굴을 찾는다.
−
     face = faces[0]  # 인식된 얼굴 중 첫번째.
+
     try:
−
   
+
        face = faces[0]  # 인식된 얼굴 중 첫번째.
−
    # 인식이 잘 되었는지 확인. 네모 그리기.
+
        # 인식이 잘 되었는지 확인. 네모 그리기. 기존 이미지에 덧씌워 보여준다.
−
    # 기본 이미지에 덧씌워 보여준다.
+
        img = cv2.rectangle(img, pt1=(face.left(), face.top()), pt2=(face.right(), face.bottom()),
−
    # 좌 상단과 우 하단을 잡아준다.
+
                            color=(255, 255, 255), # 색 지정이 가능하다.
−
    img = cv2.rectangle(img, pt1=(face.left(), face.top()), pt2=(face.right(), face.bottom)
+
                            thickness=2,            # 두께지정
−
            color=(255,255,255),   # 색 지정이 가능하다.
+
                            lineType=cv2.LINE_AA    # 선의 타입 지정
−
            thickness=2,            # 두께지정
+
                            )
−
            lineType=cv2.LINE_AA    # 선의 타입 지정
+
     except:  # 얼굴이 없으면 faces[0]에서 인덱스 에러가 뜬다. 그럴 땐 그냥 패스!
−
            )
+
        pass
−
      
+
     cv2.imshow('window', img)  # 창에 해당하는 이미지를 띄운다.
−
   
  −
   
  −
     cv2.imshow('창이름', img)  # 창에 해당하는 이미지를 띄운다.
   
     cv2.waitKey(1)  # 1ms만큼 대기 해야 창이 제대로 열린다.
 
     cv2.waitKey(1)  # 1ms만큼 대기 해야 창이 제대로 열린다.
−
   
+
</syntaxhighlight>
−
   
+
|-
−
   
+
|실행
−
   
+
|다음과 같이 실행한다.<syntaxhighlight lang="python">
 
while True:  # 기본적으로 계속 진행
 
while True:  # 기본적으로 계속 진행
−
     find_face(cap=cap)
+
    ret, img = cap.read()  # 캡처한 영상을 프레임 단위로 읽는다.
 +
    if not ret:  # 잘 찍히면 ret은 True를 반환한다.
 +
        break  # 프레임이 없다면 종료.
 +
     find_face(img)
 
</syntaxhighlight>
 
</syntaxhighlight>
 +
|}
   −
=== 얼굴 특징점 찾기 ===
+
== 얼굴 특징점 찾기 ==
−
얼굴 찾기를 진행한 후 진행한다.<syntaxhighlight lang="python">
+
위에서 함수만 바꾸어주면 얼굴의 특징점을 찾아준다.<syntaxhighlight lang="python">
−
def find_shape(img, face)  # img가 꼭 필요할까?
+
def find_shape(img):
−
     dlib_shape = predictor(img, face)  # 특징점을 리턴받는다.
+
    '''이미지를 받아 얼굴의 특징점을 찾는다.'''
−
   
+
    faces = detector(img)  # 디텍터에 이미지를 넣어주어 얼굴을 찾는다.
−
    shape_2d = np.array([[p.x, p.y] for p in dlib_shape.parts()])  # 연산을 위해 배열로 저장.
+
     try:
−
    for s in shape_2d:  # 해당 좌표에 원 그리기. 68개의 특징점을 찾는다.
+
        face = faces[0]  # 인식된 얼굴 중 첫번째.
−
        cv2.circle(img, center=tuple(s), radius=1, color=(255, 255, 255), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
+
        dlib_shape = predictor(img, face)  # 특징점을 리턴받는다.
 +
        shape_2d = np.array([[p.x, p.y] for p in dlib_shape.parts()])  # 연산을 위해 배열로 저장.
 +
        for s in shape_2d:  # 해당 좌표에 원 그리기. 68개의 특징점을 찾는다.
 +
            cv2.circle(img, center=tuple(s), radius=1, color=(255, 255, 255), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
 +
    except:
 +
        pass
 +
    cv2.imshow('window', img)  # 창에 해당하는 이미지를 띄운다.
 +
    cv2.waitKey(1)  # 1ms만큼 대기 해야 창이 제대로 열린다.
 +
</syntaxhighlight>앞으로의 목표는 많은 얼굴에 대해서도 찾는 것...
 +
 
 +
== 얼굴을 특정 이미지로 가리기 ==
 +
{| class="wikitable"
 +
!과정
 +
!코드 및 설명
 +
|-
 +
|함수 정의
 +
|코드를 파편화 하기 위해 함수를 정의하여 사용한다.<syntaxhighlight lang="python">
 +
def blind_face(img, address='test_image.png'):
 +
    '''1. 이미지를 받아 얼굴의 중심점을 찾는다. 2. 그 지점에 이미지를 불러온다.'''
 +
    faces = detector(img)  # 디텍터에 이미지를 넣어주어 얼굴을 찾는다.
 +
    try:
 +
        face = faces[0]  # 인식된 얼굴 중 첫번째.
 +
        dlib_shape = predictor(img, face)  # 특징점을 리턴받는다.
 +
        shape_2d = np.array([[p.x, p.y] for p in dlib_shape.parts()])  # 연산을 위해 배열로 저장.
 +
        center_x, center_y = np.mean(shape_2d, axis=0).astype(np.int)  # 중심점을 찾는다.
 +
        overlay = cv2.imread(address, cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 이미지를 불러온다. 알파채널까지 읽기 위한 옵션.
 +
        # 얼굴 경계 찾기.
 +
        min_coords = np.min(shape_2d, axis=0)  # 각 열에 대해 가장 작은 값들.
 +
        max_coords = np.max(shape_2d, axis=0)
 +
        face_size = max(max_coords - min_coords)
 +
        # 덮을 이미지가 얼굴 인식에 따라 급격하게 변하기 때문에, 이를 중화하기 위한 코드.
 +
        face_sizes.append(face_size)
 +
        if len(face_sizes) > 10:
 +
            del face_sizes[0]
 +
        mean_face_size = int(np.mean(face_sizes) * 2.0)  # 얼굴을 적절히 덮기 위한 숫자보정.
 +
        origin_image = img.copy()
 +
        # 다음 사용하는 함수는 아랫쪽에 정의되어 있다.
 +
        result = overlay_transparent(x=center_x, y=center_y - 25,  # 얼굴의 중심을 찾고 숫자로 보정해준다.
 +
                                    background_img=origin_image,  # 기존 이미지.
 +
                                    img_to_overlay_t=overlay,  # 덮을 이미지.
 +
                                    overlay_size=(mean_face_size, mean_face_size))
 +
        cv2.imshow('window', result)  # 창에 해당하는 이미지를 띄운다.
 +
    except:
 +
        cv2.imshow('window', img)  # 얼굴 인식이 안되면 이미지를 그냥 띄우기
 +
        pass
 +
    cv2.waitKey(1)  # 1ms만큼 대기 해야 창이 제대로 열린다.
 
</syntaxhighlight>
 
</syntaxhighlight>
−
 
+
|-
−
=== 얼굴을 특정 이미지로 가리기 ===
+
|이미지로 덮기
−
<syntaxhighlight lang="python">
+
|위에서 사용하는, 이미지로 덮는 함수는 다음과 같다.<syntaxhighlight lang="python">
−
def blind_face(img, address='파일경로.png')
  −
    dlib_shape = predictor(img, face)  # 특징점을 리턴받는다.
  −
    shape_2d = np.array([[p.x, p.y] for p in dlib_shape.parts()])  # 연산을 위해 배열로 저장.
  −
   
  −
    center_x, center_y = np.mean(shape_2d, axis=0).astype(np.int)
  −
    overlay = cv2.imread(address, cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 알파채널까지 읽기 위한 옵션.
  −
   
  −
    # compute face size
  −
    face_size = max(max_coords - min_coords)
  −
    face_sizes.append(face_size)
  −
    if len(face_sizes) > 10:  # 덮을 이미지가 얼굴 인식에 따라 급격하게 변하기 때문에, 이를 중화하기 위한 코드.
  −
        del face_sizes[0]
  −
    mean_face_size = int(np.mean(face_sizes) * 1.8)  # 얼굴을 적절히 덮기 위한 보정.
  −
    ori = img.copy()
  −
    # 다음 사용하는 함수는 아랫쪽에 정의되어 있다.
  −
    result = overlay_transparent(background_img=ori,    # 기존 이미지.
  −
                    img_to_overlay_t=overlay,          # 덮을 이미지.
  −
                    center_x + 8, center_y - 25,        # 얼굴의 중심을 찾고 숫자로 보정해준다.
  −
                    overlay_size=(mean_face_size, mean_face_size))
  −
 
  −
   
   
def overlay_transparent(background_img, img_to_overlay_t, x, y, overlay_size=None):
 
def overlay_transparent(background_img, img_to_overlay_t, x, y, overlay_size=None):
 
   bg_img = background_img.copy()
 
   bg_img = background_img.copy()
129번째 줄: 158번째 줄:  
   return bg_img
 
   return bg_img
 
</syntaxhighlight>
 
</syntaxhighlight>
 +
|-
 +
|실행
 +
|맨 위의 과정에서 face_size들을 담는 리스트가 추가된다.<syntaxhighlight lang="python">
 +
while True:  # 기본적으로 계속 진행
 +
    ret, img = cap.read()  # 캡처한 영상을 프레임 단위로 읽는다.
 +
    if not ret:  # 잘 찍히면 ret은 True를 반환한다.
 +
        break  # 프레임이 없다면 종료.
 +
    face_sizes = []  # 얼굴 크기를 자연스럽게 변형하기 위한 리스트.
 +
    blind_face(img)
 +
</syntaxhighlight>
 +
|}
 
[[분류:딥러닝 트래킹]]
 
[[분류:딥러닝 트래킹]]
원본 주소 "http://id8436.iptime.org:2786/mediawiki/index.php/특수:모바일차이/749"

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