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import cv2
import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
# 이미지 파일의 경우을 사용하세요.:
IMAGE_FILES = ['test_image.jpg']
# 표현되는 랜드마크의 굵기와 반경
drawing_spec = mp_drawing.DrawingSpec(thickness=1, circle_radius=2)
with mp_face_mesh.FaceMesh(
static_image_mode=True,
max_num_faces=1,
refine_landmarks=True,
min_detection_confidence=0.5) as face_mesh:
for idx, file in enumerate(IMAGE_FILES):
image = cv2.imread(file)
# 작업 전에 BGR 이미지를 RGB로 변환합니다.
results = face_mesh.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
# 이미지에 출력하고 그 위에 얼굴 그물망 경계점을 그립니다.
if not results.multi_face_landmarks:
continue
annotated_image = image.copy()
for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:
# 각 랜드마크를 image에 overlay 시켜줌
mp_drawing.draw_landmarks(
image=annotated_image,
landmark_list=face_landmarks,
connections=mp_face_mesh.FACEMESH_CONTOURS,
landmark_drawing_spec=drawing_spec)
# connection_drawing_spec=mp_drawing_styles <---- 이 부분, 눈썹과 눈, 오른쪽 왼쪽 색깔(초록색, 빨강색)
# .get_default_face_mesh_contours_style())
# cv2.imwrite('/tmp/annotated_image' +
# str(idx) + '.png', annotated_image)
# 얼굴부분 crop
# haarcascade 불러오기
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 이미지 불러오기
img = cv2.imread('test_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 얼굴 찾기
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
# cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cropped = img[y: y+h, x: x+w]
resize = cv2.resize(cropped, (180, 180))
# 이미지 저장하기
#cv2.imwrite("./images/cutting_faces/test_image.jpg", resize)
cv2.imshow("crop&resize", resize)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# # 랜드마크의 좌표 정보 확인
# for id, lm in enumerate(face_landmarks.landmark):
# ih, iw, ic = annotated_image.shape
# x, y = int(lm.x*iw), int(lm.y*ih)
# # print(id,x,y)
# # print("INDEX ",id," : (",x,",",y,")")
# # 랜드마크 위치 확인,,!
# if (id == 93):
# cv2.putText(annotated_image, str(id), (x, y),
# cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.5, (0, 255, 0), 1)
# cv2.imshow("Image_ESEntial",annotated_image)
# esc 입력시 종료
key = cv2.waitKey(50000)
if key == 27:
break
# 웹캠, 영상 파일의 경우 이것을 사용하세요.:
# drawing_spec = mp_drawing.DrawingSpec(thickness=1, circle_radius=1)
# cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
# with mp_face_mesh.FaceMesh(
# max_num_faces=1,
# refine_landmarks=True,
# min_detection_confidence=0.5,
# min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh:
# while cap.isOpened():
# success, image = cap.read()
# if not success:
# print("웹캠을 찾을 수 없습니다.")
# # 비디오 파일의 경우 'continue'를 사용하시고, 웹캠에 경우에는 'break'를 사용하세요
# continue
# # 필요에 따라 성능 향상을 위해 이미지 작성을 불가능함으로 기본 설정합니다.
# image.flags.writeable = False
# image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# results = face_mesh.process(image)
# # 이미지 위에 얼굴 그물망 주석을 그립니다.
# image.flags.writeable = True
# image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# if results.multi_face_landmarks:
# # 랜드마크를 얼굴에 표시
# for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:
# mp_drawing.draw_landmarks(
# image=image,
# landmark_list=face_landmarks,
# connections=mp_face_mesh.FACEMESH_CONTOURS,
# landmark_drawing_spec=None,
# connection_drawing_spec=mp_drawing_styles
# .get_default_face_mesh_contours_style())
# # 랜드마크의 좌표 정보 확인
# for id, lm in enumerate(face_landmarks.landmark):
# ih, iw, ic = image.shape
# x,y = int(lm.x*iw),int(lm.y*ih)
# print(id,x,y)
# # 번호 출력 원할시 입력
# cv2.putText(image,str(id),(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,1,(0,255,0),1)
# # 보기 편하게 이미지를 좌우 반전합니다.
# cv2.imshow('MediaPipe Face Mesh(ESEntial)', cv2.flip(image, 1))
# # esc 입력시 종료
# key = cv2.waitKey(10)
# if key == 27:
# break
# cap.release()