구랩

내가 좋아하는 침착맨님 , 윈도우 배경으로 만드는 것은 전게시물에 있다 그 결과물을 바탕으로 얼굴을 인식하여 모자이크를 해주는 프로그램이다.

import dlib
import cv2
import numpy as np
from imutils import face_utils,resize

# cap = cv2.VideoCapture(0) 
cap = cv2.VideoCapture('remove.avi')
if not cap.isOpened(): 
    exit() 

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')
width = round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) 

# 저장 파일명, 코덱, FPS, 크기 (width, height)
out = cv2.VideoWriter('mosaic_chim.avi', fourcc, fps, (width, height))

    
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
        
    img_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces =  detector(img_gray)
    for face in faces:
        landmarks = predictor(img_gray, face)
        points = face_utils.shape_to_np(landmarks)
        rect = cv2.boundingRect(points)
        x,y,w,h = rect

#         cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 1)
        
        mosaic = frame[y:y+h, x:x+w].copy()
        mosaic = cv2.resize(mosaic, dsize=None, fx=0.1, fy=0.1, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        mosaic = cv2.resize(mosaic, dsize=(w,h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        frame[y:y+h, x:x+w] = mosaic
        
    out.write(frame) 
    cv2.imshow('camera', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 사용자가 q 를 입력하면 
        break
        
out.release() 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

dlib은 얼굴과  라이브러리이다. python에서는 pip로 쉽게 설치할 수 있다.

dlib로 face detection, face landmark detection 등을 수행가능하다. 

shape_predictor_68_face_landmarks.data로 사람얼굴의 68가지 랜드마크를 인식하고

외접하는 사각형을 만들어 그부분의 해상도를 극히 낮추어 씌운 방식이다.

이미지를 받아오고 panel에 들어온 값에 따라 해상도(?)를 설정하여 픽셀의 형태로 만드는 코드

import cv2

file_name = 'rosicky.jpg'
image = cv2.imread(file_name)

panel = np.zeros([100,400], np.uint8)
cv2.namedWindow('panel')

def nothing(x):
    pass

cv2.createTrackbar('FX', 'panel', 1,100, nothing)
cv2.createTrackbar('FY', 'panel', 1,100, nothing)

return_name = file_name.replace('.','_pixel.')

while True:
    
    # 트랙바의 위치에 따라 변수에 값할당
    fx = cv2.getTrackbarPos('FX', 'panel') / 100
    fy = cv2.getTrackbarPos('FY', 'panel') / 100

    pixel = cv2.resize(image, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    pixel = cv2.resize(pixel, dsize=(int(image.shape[1]*1),int(image.shape[0]*1)), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    
    cv2.imshow('image', image)
    cv2.imshow('pixel', pixel)
    cv2.imshow('panel', panel)
    
    if cv2.waitKey(1) == ord('s'):
        cv2.imwrite(return_name, pixel)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

pixel = cv2.resize(image, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

pixel = cv2.resize(pixel, dsize=(int(image.shape[1]*1),int(image.shape[0]*1)), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

이미지의 사이즈를 조정하는 방법 중 제일 퀄리티가 떨어지게되는 INTER_NEAREST 옵션을 사용하여 줄이고 다시 원래크기로 복원하여 해상도를 낮게 만들어 픽셀화한다.

panel에 크기를 줄이는 가중치를 받아와 실시간으로 결과가 어떻게 변하는지를 확인할 수 있도록함

s를 입력시 동명의 이름에 _pixel이 붙은 상태로 저장이되고 

q를 입력시 종료된다.