특징점 탐지 :: 컴퓨터 비전 - mindscale
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특징점 탐지

mediapipe

  • 구글이 개발한 ML 라이브러리
  • 얼굴 인식 등 다양한 종류의 과제를 간단히 수행할 수 있도록 제공

설치

pip install mediapipe

실습 준비

모듈 임포트

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
from PIL import Image

화면 캡처

cap = cv2.VideoCapture(0)
success, frame = cap.read()

보기

frame = cv2.cvtColor(cv2.flip(frame, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
Image.fromarray(frame)

얼굴 탐지 준비

mp_face = mp.solutions.face_detection
face = mp_face.FaceDetection(
    model_selection=1, 
    min_detection_confidence=0.5)

model_selection: - 0: 카메라와 사람의 거리가 2미터 이내인 경우에 적절한 모델(예: 셀카) - 1: 카메라와 사람의 거리가 5미터 이내인 경우에 적절한 모델

min_detection_confidence: 탐지하기에 필요한 최소 점수(0.0~1.0)

얼굴 탐지 처리

처리

results = face.process(frame)

결과 보기

results.detections

결과 출력

for문을 이용해서 탐지된 결과에서 코의 위치를 출력하고 이미지에 표시

draw = mp.solutions.drawing_utils
for d in results.detections:
    print(mp_face.get_key_point(d, mp_face.FaceKeyPoint.NOSE_TIP))
    draw.draw_detection(frame, d)

x: 0.5702608823776245
y: 0.5426509976387024

결과 보기

Image.fromarray(frame)

손가락 위치

mp_hands = mp.solutions.hands
hand = mp_hands.Hands(
    max_num_hands=2, # 인식할 수 있는 손의 최대 개수
    min_detection_confidence=0.5,
    min_tracking_confidence=0.5
    )

처리

hand_results = hand.process(frame)

결과 보기

hand_results.multi_hand_landmarks

시각화

if hand_results.multi_hand_landmarks:
    for hand_landmarks in hand_results.multi_hand_landmarks:
        draw.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

Image.fromarray(frame)

웹캠을 이용해서 얼굴 탐지

웹캠이 켜진 동안 반복

cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if not success:
        break

    # 캡처된 이미지 처리
    frame.flags.writeable = False
    frame = cv2.cvtColor(cv2.flip(frame, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    face_results = face.process(frame)
    hand_results = hand.process(frame)

    # 출력을 위해 이미지를 BGR로 되돌림    
    frame.flags.writeable = True
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    # 탐지된 얼굴 표시
    if face_results.detections:
        for detection in face_results.detections:
            draw.draw_detection(frame, detection)

    # 탐지된 손 표시
    if hand_results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in hand_results.multi_hand_landmarks:
            draw.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

    cv2.imshow('Face', cv2.flip(frame, 1))
    # 아무 키나 입력 받으면 멈춤
    if cv2.waitKey(5) != -1:
        break
cap.release() # 카메라 해제
cv2.destroyAllWindows() # 모든 창 닫기