Mediapipe와 OpenCV를 이용한 얼굴 모자이크 처리

안녕하세요! Mediapipe의 face detection 기술을 통해 얼굴 모자이크를 해보겠습니당

 

라이브러리가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 주세요!

pip install opencv-python
pip install mediapipe

 

먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다.

 

import cv2
import mediapipe as mp

 

# 미디어파이프 초기화
mp_face_detection = mp.solutions.face_detection
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
face_detection = mp_face_detection.FaceDetection(min_detection_confidence=0.30)

 

웹캠을 사용해 줍니다. 보통은 0으로 하시면 될 겁니다!

# 카메라 캡처
cap = cv2.VideoCapture(1)

 

얼굴을 감지하고 모자이크 하는 함수를 작성해 보겠습니다.

def detect_face(image, factor=15):
    # RGB 이미지로 변환
    frame_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 얼굴 감지 수행
    results = face_detection.process(frame_rgb)
    
    if results.detections:
        for detection in results.detections:
            # 감지된 얼굴의 바운딩 박스 정보 가져오기
            bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box
            ih, iw, _ = image.shape
            x, y, w, h = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih)

            # 얼굴 주위에 픽셀화 적용
            # 얼굴 영역 크기 조정
            face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
            face_roi = cv2.resize(face_roi, (0, 0), fx=0.04, fy=0.04)  # 얼굴 크기 축소
            face_roi = cv2.resize(face_roi, (w, h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)  # 원래 크기로 확대
            image[y:y+h, x:x+w] = face_roi  # 원본 이미지에 픽셀화된 얼굴 영역 적용

    return image

 

 bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box
 ih, iw, _ = image.shape
 x, y, w, h = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih)

 

이 코드를 통해 얼굴 영역을 가져오고 

 

face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
face_roi = cv2.resize(face_roi, (0, 0), fx=0.04, fy=0.04)
face_roi = cv2.resize(face_roi, (w, h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
image[y:y+h, x:x+w] = face_roi  

 

이 코드를 통해 얼굴 영역에 모자이크를 처리하게 됩니다.

 

마지막으로 웹캠이 실행되는 동안 모자이크를 수행하는 코드를 작성해 줍니다. (방금 작성한 detect_face 함수를 사용합니다.)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 얼굴 감지 및 픽셀화 적용
    frame = detect_face(frame)

    # 화면에 출력
    cv2.imshow('Face Pixelation', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

짠