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@m96-chan(Yusuke Harada)

【機械学習】body-pixをちょっとわかって遊ぶ！

Posted at

0. はじめに

最近ポエム的な内容しかかいてないので、技術記事をあげようと思ったので、それっぽいのを…
最近流行りですよね。機械学習…

ちょっと3年ぐらい遅いかもしれませんが、研究してる暇なかったので、研究してみました。

まぁ、完全に理解した～何もわからないの中間ぐらいかと思います。
（題名はちょっとわかるとか言ってますけど…）
で、これはbody-pixの中身を解説したものではなくて、body-pixの利用を目的とした記事です。

中身を理解したい場合には、機械学習の数学の本読むことをおすすめします。

1. body-pixでこんなもんできた。

どんなことできるかわからないだろうから、さっそくキャッチーな結果から！！

どうです？夢ひろがりんぐしません？

フォローいいねRT自由にしてもらっていいです。
次の記事のモチベーションにつながります。

画像は全部借り物です。
きつね（仮）さんお借りしてます

2. body-pixってなんぞ？

簡単にいうと、TensorFlowで、人体をパーツごとに検知するライブラリです。
これに画像を通すと、よしなに人の体のパーツごとに分解してくれます。

コードレベルの詳しい話は、あとで…

3.body-pixを使ってみよう

3-1. とりま、ライブラリのインポート

<!-- Load TensorFlow.js -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.2"></script>
<!-- Load BodyPix -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/body-pix@2.0"></script>

たぶん、https://unpkg.com/にもあるとは思うので、どっち使うかはお好みで。
公式は上記の書き方だったので、そのまま拝借です。

3-2. body-pixのロードをしましょう

const net = await bodyPix.load();

超簡単！
ちなみに、この関数の定義はこうです。

export async function load(config: ModelConfig = MOBILENET_V1_CONFIG): Promise<BodyPix>

Promiseなので、awaitできない場合には、thenでつなぐこともできます。
デフォルトの設定はMOBILENET_V1_CONFIGで、こやつなんやのってことですが…

const MOBILENET_V1_CONFIG = {
  architecture: 'MobileNetV1',
  outputStride: 16,
  quantBytes: 4,
  multiplier: 0.75,
} as ModelConfig;

公式が用意してくれてる、モバイル用の設定ですね。
実はコールドリーディングしてると、モバイル以外の設定もコメントで用意してくれてます。

// ```
// const RESNET_CONFIG = {
//   architecture: 'ResNet50',
//   outputStride: 32,
//   quantBytes: 4,
// } as ModelConfig;
// ```

わりとざっくりした、項目ごとの内容

項目 設定値 簡易説明
architecture MobileNetV1 or ResNet50 利用する分にはモバイル用 or 汎用程度の認識でいい
outputStride 8, 16, 32 数が大きくなると精度がよくなる。ただし、ResNet50は32以外サポートしてないので、実質32固定
quantBytes 1, 2, 4 モデルの量子化の値：数が大きいと精度が良くなるが速度が落ちるといった数値
multiplier 1.01, 1.0, 0.75, 0.50 MobileNetのみで有効な値 数が大きいと精度が良くなるが速度が落ちるといった数値
modelUrl （日本では不要） モデルのURLを直入れするオプション/GCPがつながらない国用のオプション

機械学習の用語を取り除いて、数値を書き換えると何が起こるのかをベースに説明しました。
詳しくはこちら

3-3. body-pixの醍醐味！人体を検知しよう！

使う関数はこれらのどれかになります。

人体だけ検出したい場合

  • segmentPerson
  • segmentMultiPerson

人体のパーツごとに検出したい場合

  • segmentPersonParts
  • segmentMultiPersonParts

Multiがついてるかついていないかの差は**複数人写ったときに個々人を判別したいかどうか？**です。
判別しなくていいのであれば、Multiなしの関数でも複数人引っかかります。
※ ひっかからないと勘違いしがち…
※ ひっかかって、別れて判断されるか、同じ1枚の中で判断されるかの差です。
※ ちなみにMultiは重い…当然だけど…

使い方はシンプル

const segmentation = await net.segmentPersonParts(image, {
  flipHorizontal: false,
  internalResolution: 'medium',
  segmentationThreshold: 0.7
});

ぶっちゃけ、デフォルトの設定値でよければ、以下のコードで大丈夫
設定値が気になる方はこちら

const segmentation = await net.segmentPersonParts(image);

imageとしてますが、 ImageData|HTMLImageElement|HTMLCanvasElement|HTMLVideoElementこれらが対応してます。
Videoタグそのままぶっこめるのはかなり楽ちん！！

これでよしなに、人体を検知してくれます

3-4. 検知結果を知ろう。

segmentPerson

{
  width: 640,
  height: 480,
  data: Uint8Array(307200) [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, …],
  allPoses: [{"score": 0.4, "keypoints": […]}, …]
}

オブジェクトが返ってきます。
公式がちょっと不親切だったので補足すると、
width / height はインプットのサイズが返ってきます。
dataなんですが、【大事】0：人が検知できなかった　1: 人が検知できたです。
allPosesについては、おそらくはPoseNetの回答をそのままいれてます。

segmentPersonParts

{
  width: 680,
  height: 480,
  data: Int32Array(307200) [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 1, 0, 0, …],
  allPoses: [{"score": 0.4, "keypoints": […]}, …]
}

まぁパーツごとにわかれてるか人体だけなのかだけの違いなので、data以外の説明は割愛します。
で、公式のdataのサンプルがよくなくてですね！！！

ちゃんと読まないとだめなんですよ＞このあたり

The PartSegmentation object contains a width, height, Pose and an Int32Array with a part id from 0-24 for the pixels that are part of a corresponding body part, and -1 otherwise.

ここ！！！大事！

体のパーツと判断されたら、0から24のIDが入っていて、それ以外の場合は-1が入ります。

なんだこの上のサンプルは…って感じ。

segmentMultiPerson / segmentMultiPersonParts

これらは、上記のオブジェクトが人ごとに配列として入ってる。

3-5. 検知結果の活用をしてみよう！

body-pixが提供してくれてる関数

ホントは、

  • bodyPix.toMask
  • bodyPix.toColoredPartMask
  • bodyPix.drawMask
  • bodyPix.drawPixelatedMask

とかあるのですが、実用アプリつくるってなるとうーんって感じだったので、一旦割愛しました。

bodyPix.drawBokehEffect

簡単に、背景をボカしてくれます。
InputはsegmentPersonの結果です。※Partsのほうじゃないからね！！！

Partsの結果をいれても、反映されません。

bodyPix.blurBodyPart

この関数を、体の一部をボカしてくれます。
InputはsegmentPersonPartsの結果です。

で、これ裏技があります。
背景ぼかしたいけど、Partsごとの分解がアプリで必要なんだよねぇ

はい、コードリーディングして気づいてしまいました。
ぼかすパーツに**-1**を指定しましょう。

体のパーツと判断されたら、0から24のIDが入っていて、それ以外の場合は-1が入ります。

これの応用ですね！

オリジナルフィルタをためには…（上級者編）

まぁ、上で書いたような関数をつかってても、僕がつくったような、ゆっくりフェイスカメラはできんわけですよ。
現在はbodyPix.toMaskを採用していますが、正直リリースまでには不採用にします。
理由は次のとおりです。

ビデオを扱う心構え

toMaskのコードをみてもらうとわかるんですが、すごいループ回るんですよね。

toMaskを2回つかったりすると、かなりの回数まわることになるというか…
で、これなにを回してるかって言うと、segmentPersonとかsegmentPersonPartsの結果のdataですね。

ピクセル数が多くなると、わかりますよね？
1280×720でも、921600回転するんです。

何回も何回もまわしてたら、30FPSすら確保難しくなります。
Imageの処理で速度を気にしないのであれば、採用してもいいかと思います。

簡単に試したいだけなら、上記の関数を使うといいとは思いますが、カスタムフィルタはそうもいきません。

// 名前はちょっと考える必要はあるけど、パースして、ある程度マスクつくったり、計算する関数
function parseSegmentationWith(seg) {
    for(const [index, d] of seg.data.entries()){
        // ここで、全てのマスクなどを生成してしまう。
        // また、座標系など必要な位置もここで実装してしまう。
    }
}

あと、もう自明ですが、両方使いたいからといってsegmentPersonとかsegmentPersonPartsを両方使ってはいけないです。
Partsわけが必要なら、segmentPersonParts一本でいきましょう。
segmentPersonはsegmentPersonPartsがあれば実現できます。

サンプルはすぐそこにある。

bodyPix.blurBodyPart

だいぶ読みました。
これ結構参考になる実装ですのでみてみるといいと思います。

バーチャル背景の実装とかは、上記の公式の関数の中身をよめば、実装できると思います。

オリジナル実用例

おそらくは思いつくとは思いますが、顔の右向き左向きと顔の矩形座標を取るロジックです。
※上記のゆっくり顔の描画位置の設定に使ってます。

Math.maxをつかわない理由は、ループの回数をさらに削るためですね。

// minX minY 顔の左上の矩形点
// maxX maxY 顔の右下の矩形点
// lcount > rcount となれば左を向いている。逆なら右向き
(partsSegmentation) => {
            let lcount = 0;
            let rcount = 0;
            let minX = partsSegmentation.width;
            let minY = partsSegmentation.height;
            let maxX = -1;
            let maxY = -1;
            for (const [i, d] of partsSegmentation.data.entries()) {
                if (d === 0) {
                    lcount++;
                    const x = i % partsSegmentation.width;
                    const y = i / partsSegmentation.width | 0;
                    minX = x > minX ? minX : x;
                    minY = y > minY ? minY : y;
                    maxX = x > maxX ? x : maxX;
                    maxY = y > maxY ? y : maxY;
                }
                if (d === 1) {
                    rcount++;
                    const x = i % partsSegmentation.width;
                    const y = i / partsSegmentation.width | 0;
                    minX = x > minX ? minX : x;
                    minY = y > minY ? minY : y;
                    maxX = x > maxX ? x : maxX;
                    maxY = y > maxY ? y : maxY;
                }
            }　　　　　　
       }

はい、こんな感じで顔の矩形とれたりします。
あとは、Canvasの仕様を説明することになってしまうので、ここいらで終わりにしておきます。

4. サンプルは？

少しまってほしいのですが、作ります。
色々、ネタはあるので…

5. ホントは力尽きたでしょ？

あ、はいごめんなさい。
この文章量は流石に、疲れました。

あれ、これ公式の説明してるだけじゃんとか、結構葛藤ありました…。
上級者向けのカスタムフィルタなんて、OSSなんだから読めっていう結論半分あったりとか…ごめんなさい。

気になった方は質問とかコメントもらえると嬉しいです。

99.【コラム】vs OpneCV

過去にOpenCVのカスケード分度器つかって、顔認識をやったことあります。
OpenCVの技術的記事については、以下の記事が参考になります。

OpenCVもbody-pixも両方JavaScriptで検証したのですが…
自分のやりたいことに対しては、完全にbody-pixに軍配が上がりました。

若干、公開されているカスケード分度器の問題もあるかなとは思いましたが...
利用したカスケード分度器は公式の分度器です。

OpenCVを使うPros/Cons

まぁ、結論Consが多かったため、body-pix使うことになったのですが…
若干OpenCV力が弱いだけ感もあるので、もし教えてくれるツワモノは教えて貰えればと思います。

GPUプログラミングは未学習なもので…

Pros

  • 画像編集が容易（OpenCVになれていれば）
  • OpenCVの関数が使える
    • JavaScriptで扱う場合、APIがかなり異なるので癖になれる必要あり

Cons

  • マスクしてると反応しない
    • おそらくは、鼻と目と耳とかで形状認識していて鼻が隠れるため
  • OpenCVの形式で扱う必要がある
    • Mat形式ってやつ。
    • Mat形式からCanvasに書き込むので二度手間
  • Runtime読み込みイベントが特殊？
    • body onload=""みたいな単純なものではなかったです。
  • 案外実行が遅い
    • 自分の書き方だけではないと信じたいけど、そんなに早くないです。
    • 1280 x 720で30FPSが限界ぐらいでした。
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