[파이썬] 컴퓨터 비전을 활용한 얼굴 합성

05 Sep 2023

python

소개

얼굴 합성은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 흥미로운 주제 중 하나입니다. 이 기술을 사용하면 두 개 이상의 얼굴 이미지를 결합하여 새로운 얼굴 이미지를 생성할 수 있습니다. 얼굴 합성은 영화, 게임 등 다양한 분야에서 사용되며, 얼굴 변환, 얼굴 인식 등 다른 응용 프로그램에도 활용됩니다.

이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 얼굴 합성을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

필수 라이브러리 설치

얼굴 합성을 구현하기 위해 다음 라이브러리를 설치해야 합니다:

OpenCV: 얼굴 이미지의 처리 및 합성을 위해 사용됩니다.
dlib: 얼굴을 찾고 랜드마크를 추출하기 위해 사용됩니다.

아래 명령을 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다:

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install dlib

얼굴 검출 및 랜드마크 추출

얼굴 합성을 위해서는 먼저 이미지에서 얼굴을 검출하고 얼굴 랜드마크를 추출해야 합니다. 얼굴 검출 및 랜드마크 추출을 위해 dlib 라이브러리를 사용합니다. 아래의 코드는 이미지에서 얼굴을 검출하고 랜드마크를 추출하는 함수를 보여줍니다:

import dlib

def get_face_landmarks(image_path):
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
    
    image = dlib.load_rgb_image(image_path)
    faces = detector(image)
    
    face_landmarks = []
    
    for face in faces:
        landmarks = predictor(image, face)
        face_landmarks.append(landmarks)
    
    return face_landmarks

얼굴 합성

얼굴 합성을 위해서는 두 개 이상의 얼굴 이미지와 각 얼굴의 랜드마크가 필요합니다. 얼굴 합성은 얼굴 랜드마크를 기준으로 작동하며, 두 얼굴 사이의 특징을 유지합니다. 아래의 코드는 두 얼굴 이미지를 합성하는 함수를 보여줍니다:

import cv2
import numpy as np

def merge_faces(image1, landmarks1, image2, landmarks2):
    # 얼굴 영역 추출
    mask = np.zeros_like(image1)
    cv2.fillPoly(mask, [landmarks1], (255, 255, 255))
    mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
    
    # 얼굴 이미지 합성
    merged_image = cv2.bitwise_and(image1, mask_inv)
    merged_image += cv2.bitwise_and(image2, mask)
    
    return merged_image

결과 확인

위의 함수들을 사용하여 실제로 얼굴 합성을 수행해 봅시다. 아래는 예시 코드입니다:

image1_path = "image1.jpg"
image2_path = "image2.jpg"

image1 = cv2.imread(image1_path)
image2 = cv2.imread(image2_path)

landmarks1 = get_face_landmarks(image1_path)
landmarks2 = get_face_landmarks(image2_path)

merged_image = merge_faces(image1, landmarks1[0], image2, landmarks2[0])

cv2.imshow("Merged Face", merged_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드를 실행하면 image1.jpg와 image2.jpg의 얼굴이 합성된 이미지가 표시됩니다.

마무리

본 포스트에서는 파이썬과 OpenCV, dlib 라이브러리를 사용하여 얼굴 합성을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 얼굴 합성은 매우 흥미로운 주제이며, 다양한 응용 프로그램에서 활용될 수 있습니다. 추가 논의와 연구를 통해 더욱 발전된 얼굴 합성 알고리즘을 구현할 수 있습니다.