TL;DR
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はじめに
今までの記事をあらすじ：
- Mediapipeを用いて口紅を塗る (1/4)
- Mediapipeを使って「お化粧」をしてみた (2/4)
- MediapipeとOpenCVを用いてリアルタイムで「お化粧」(3/4) ← ここ
- WEB会議などで自前の顔フィルタを実装 (4/4)
今回は前回作成したフィルターを用いて、PCカメラやUSEカメラの画像に対して適用させる。これが我々が目指す目標「WEB会議やビデオ通話などの場面で顔のフィルターを自前で実装」において核心となるもの。
手順
今回の場合は画像データをリアルタイムで取得する必要があるため、ノートブックではなく.pyファイルにする。
また、今回のフォルダ構成は下記の通りである。
root/
│
├── config/
| └── makeup.yaml
├── src/
├── README.md
└── face_filter.py
└── requirements.txt
プログラムの大まかな処理を下記の通り：
- Configの読み込む
- Mediapipeのインスタンス化
- カメラからの画像取得
- フィルター適用
- 結果を表示する
使用するツール
前回までのモジュールの他に、今回はロギングするため以下のモジュールを利用する。
もちろんpython既存の"logging"モジュールはあるが、loguruもかなり使い勝手がよいので、ぜひ試してみてください。
インストール
$ pip install loguru
コード
①コード構成
大まかな機能としては「Config処理」「検知器」「画像取得」の３つがあり、それぞれクラス化する。さらに、yamlファイルと使うカメラの番号の指定を引数として与える。
コードの構成
src/face_filter.py
import #省略
class Config():
# Config処理クラス
class Detector():
# 検知器クラス
class Camera():
# カメラクラス
def arg_parser():
# 引数管理
def main():
# メイン関数
yamlファイル
config/makeup.yaml
face:
color: [140, 57, 0]
weight: 0.1
eyes:
color: [52, 124, 44]
weight: 0.15
lip:
color: [142, 30, 29]
weight: 0.2
eyebrow:
color: [200, 200, 200]
weight: 0.08
②モジュールをimportする
# src/face_filter.py
import yaml
import sys
import argparse
from loguru import logger
import cv2
import numpy as np
import mediapipe as mp
③Configクラス
# src/face_filter.py
class Config():
def __init__(self, yaml_file) -> None:
logger.info(f"Reading config file: {yaml_file}")
with open(yaml_file, "r") as f:
self.yaml_cfg = yaml.safe_load(f)
④検知器クラス
Mediapipeのインスタンス化
# src/face_filter.py
class Detector():
def __init__(self, thickness=1, circle_radius=1, color=(255,0,255), min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) -> None:
# Mediapipeのインスタンス化
logger.info("Mediapipe detector initiated.")
self.drawing = mp.solutions.drawing_utils
self.drawing_spec = self.drawing.DrawingSpec(
thickness=thickness,
circle_radius=circle_radius,
color=color)
self.drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
self.face_mesh = mp.solutions.face_mesh
self.face_detector = self.face_mesh.FaceMesh(
static_image_mode=False,
refine_landmarks=True,
min_detection_confidence=min_detection_confidence,
min_tracking_confidence=min_tracking_confidence)
self._parts_init()
顔のバーツの指定
def _parts_init(self) -> None:
self.lips = list(self.face_mesh.FACEMESH_LIPS)
self.lips = np.ravel(self.lips)
self.l_eyes = list(self.face_mesh.FACEMESH_LEFT_EYE)
self.l_eyes = np.ravel(self.l_eyes)
self.r_eyes = list(self.face_mesh.FACEMESH_RIGHT_EYE)
self.r_eyes = np.ravel(self.r_eyes)
self.l_eyebrow = list(self.face_mesh.FACEMESH_LEFT_EYEBROW)
self.l_eyebrow = np.ravel(self.l_eyebrow)
self.r_eyebrow = list(self.face_mesh.FACEMESH_RIGHT_EYEBROW)
self.r_eyebrow = np.ravel(self.r_eyebrow)
顔検知を行う
def __call__(self, image):
self.img = image
self.results = self.face_detector.process(image)
検知した顔に対して色と重みをつけ、後処理を行う。
def post_processing(self, mask, cfg):
face_dict = {}
if self.results.multi_face_landmarks:
for face_landmarks in self.results.multi_face_landmarks:
mask_lip = []
mask_face = []
mask_l_eyes = []
mask_r_eyes = []
mask_l_eyebrow = []
mask_r_eyebrow = []
for i in range(self.face_mesh.FACEMESH_NUM_LANDMARKS):
if i in self.lips:
pt1 = face_landmarks.landmark[i]
x = int(pt1.x * self.img.shape[1])
y = int(pt1.y * self.img.shape[0])
mask_lip.append((x, y))
elif i in self.l_eyes:
pt1 = face_landmarks.landmark[i]
x = int(pt1.x * self.img.shape[1])
y = int(pt1.y * self.img.shape[0])
mask_l_eyes.append((x, y))
elif i in self.r_eyes:
pt1 = face_landmarks.landmark[i]
x = int(pt1.x * self.img.shape[1])
y = int(pt1.y * self.img.shape[0])
mask_r_eyes.append((x, y))
elif i in self.r_eyebrow:
pt1 = face_landmarks.landmark[i]
x = int(pt1.x * self.img.shape[1])
y = int(pt1.y * self.img.shape[0])
mask_r_eyebrow.append((x, y))
elif i in self.l_eyebrow:
pt1 = face_landmarks.landmark[i]
x = int(pt1.x * self.img.shape[1])
y = int(pt1.y * self.img.shape[0])
mask_l_eyebrow.append((x, y))
else:
pt1 = face_landmarks.landmark[i]
x = int(pt1.x * self.img.shape[1])
y = int(pt1.y * self.img.shape[0])
mask_face.append((x, y))
face_dict["mask_lip"] = np.array(mask_lip)
face_dict["mask_face"] = np.array(mask_face)
face_dict["mask_l_eyes"] = np.array(mask_l_eyes)
face_dict["mask_r_eyes"] = np.array(mask_r_eyes)
face_dict["mask_l_eyebrow"] = np.array(mask_l_eyebrow)
face_dict["mask_r_eyebrow"] = np.array(mask_r_eyebrow)
full_mask = mask.copy()
for part, v in face_dict.items():
base = mask.copy()
convexhull = cv2.convexHull(v)
if "eyes" in part:
color = cfg["eyes"]["color"]
weight = cfg["eyes"]["weight"]
elif "eyebrow" in part:
color = cfg["eyebrow"]["color"]
weight = cfg["eyebrow"]["weight"]
elif "face" in part:
color = cfg["face"]["color"]
weight = cfg["face"]["weight"]
elif "lip" in part:
color = cfg["lip"]["color"]
weight = cfg["lip"]["weight"]
else:
color = (0, 0, 0)
base = cv2.fillConvexPoly(base, convexhull, (color[2], color[1], color[0]))
full_mask = cv2.addWeighted(full_mask, 1, base, weight, 1)
full_mask = cv2.GaussianBlur(full_mask, (7, 7), 20)
tmp = cv2.addWeighted(self.img, 1, full_mask, 1, 1)
return tmp, full_mask
logger.warning("Face not detected.")
return self.img, mask
## ⑤画像取得クラス
カメルを稼働させ、yamlファイルと検知器を読み込む
# src/face_filter.py
class Camera():
def __init__(self, index, config, detector) -> None:
self.start(index)
self.config = config
self.detector = detector
指定したカメルを起動する
def start(self, index) -> None:
self.cap = cv2.VideoCapture(index)
success, frame = self.cap.read()
if not success:
logger.error(f"Camera not successful: video input: {index}")
sys.exit()
self.mask = np.zeros((frame.shape[0], frame.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
def capture(self) -> None:
logger.info("Catpuring images from video input... (press 'q' to exit.)")
while True:
_, frame = self.cap.read()
frame.flags.writeable = False
# frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 顔検知
self.detector(frame)
frame.flags.writeable = True
# 後処理を行う。
frame, mask = self.detector.post_processing(self.mask, self.config.yaml_cfg)
# 分かりやすくするため、 左右反転を行う。
frame = cv2.flip(frame, 1)
# 表示する。
cv2.imshow("demo", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
self.cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
logger.info("Process terminated.")
⑥引数管理(argparse)
def arg_parser() -> None:
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("yaml_file") #yamlファイルの指定
parser.add_argument("--video", required=True, type=int) #利用するカメル（ビデオ入力）の番号
args = parser.parse_args()
return args
⑦メイン関数
def main(yaml_file, cam_idx):
# Config処理
config = Config(yaml_file)
# 検知器定義
detector = Detector()
# カメル
CAM = Camera(cam_idx, config, detector)
# 画像を取得し、フィルターを適用する。
CAM.capture()
⑧実行
# src/face_filter.py
if __name__ == "__main__":
args = arg_parser()
main(args.yaml_file, args.video)
デモ
ソースコード
ソースコードはこちら！(github)
あとがき
今回は単純にOpenCVを使って画像データ取得しながら、今までのフィルターを適用した。
今フィルターをかけた画像がリアルタイムで表示されているので、これを用いてWEB会議などで活用する！
いよいよ次回！