xwMOOC 고생대 프로젝트
R - Open CV
1 R OPEN CV 1
1.1 윈도우
윈도우에서 opencv를 사용하기 위해서는 윈도우용 OpenCV를 설치하고, Rtools도 설치해야 된다. 그리고 나서 OpenCV와 R을 연결시키는 opencv 팩키지를 설치하면 구성이 완성된다.
1.2 맥
opencv를 사용하기 위해서는 먼저 opencv를 설치해야만 한다. 그리고 난 후 opencv 팩키지를 설치하여 바인딩한다.
그리고 나서 devtools::install_github("ropensci/opencv") 명령어로 운영체제에 설치된 opencv와 R를 단단히 결합시켜야 한다. 헬로월드를 찍어보자. R마크다운으로 작업시 별도 윈도우가 뜨게 되어 R 마크다운과 뜨게질할 때 함께 문서화되는 부분은 추후 살펴본다.
# devtools::install_github("ropensci/opencv")
library(opencv)
architecture <- ocv_read('https://statkclee.github.io/trilobite/fig/architecture_101.PNG')
ocv_info(architecture)$width
[1] 592
$height
[1] 859
$channels
[1] 3
건축학개론 Open CV 이미지 불러오는 헬로월드
2 얼굴 추출
가장 먼저 OpenCV하면 얼굴 식별이 떠오른다. 이를 위해서 2019년 R 연말모임에 참석하신 분 대상으로 얼굴을 추출해보자.
library(magick)
yearend <- ocv_read('fig/R-yearend-meeting.jpeg')
yearend_faces <- ocv_face(yearend)
# ocv_write(yearend_faces, 'fig/yearend_faces.png')
yearend_img <- image_read('fig/yearend_faces.png')
yearend_img
2.1 한사람 얼굴 추출
ocv_facemask() 함수를 사용해서 얼굴을 추출한다. attr() 함수로 “faces”를 추출해낸다. 그리고 나서, magick 팩키지 image_crop() 함수를 사용해서 얼굴만 추출하는데 geometry_area 함수를 사용한다.
x_off시작 X 좌표: x_off=facemask_df[1,]\(x - facemask_df[1,]\)radiusy_off시작 Y 좌표: y_off=facemask_df[1,]\(y - facemask_df[1,]\)radiuswidth폭: width=facemask_df[1,]\(radius*2 -`heigth` 높이: height=facemask_df[1,]\)radius*2
yearend_facemask <- ocv_facemask(yearend_faces)
facemask_df <- attr(yearend_facemask, 'faces')
one_face <- image_crop(yearend_img, geometry_area(x_off=facemask_df[1,]$x - facemask_df[1,]$radius,
y_off=facemask_df[1,]$y - facemask_df[1,]$radius,
width=facemask_df[1,]$radius*2,
height=facemask_df[1,]$radius*2), repage = TRUE)
image_scale(one_face, "x200")
2.2 모든 얼굴 추출
한사람 얼굴을 추출했기 때문에 모든 얼굴을 for 루프를 돌려 추출하여 all_faces_list 리스트 객체에 담아둔다. 그리고 나서, 추출된 얼굴을 stacked_faces 객체에 쭉 연결시킨다.
# 모든 얼굴을 추출하여 리스트 객체 담아두기
all_faces_list <- list()
for(i in 1:nrow(facemask_df)){
all_faces_list[[i]] <- yearend_img %>%
image_crop(geometry_area(x_off=facemask_df[i,]$x - facemask_df[i,]$radius,
y_off=facemask_df[i,]$y - facemask_df[i,]$radius,
width=facemask_df[i,]$radius*2,
height=facemask_df[i,]$radius*2), repage = TRUE)
}
# 리스트객체에서 모든 얼굴을 쭉 이어붙이기
stacked_faces <- image_scale(all_faces_list[[1]], "x200")
for(i in 2:length(all_faces_list)) {
stacked_faces <- image_append(c(image_scale(all_faces_list[[i]], "x200"), stacked_faces), stack=FALSE)
}
stacked_faces
3 얼굴 모자이크 처리
3.1 한사람
한사람을 선택하여 모자이크 처리를 해보자. 이를 위해서 먼저 가장 큰 이미지를 선택하고 추출된 얼굴을 image_blur() 함수로 모자이크 처리하고 나서 image_composite() 함수를 결합시킨다.
yearend_img %>%
image_composite(., image_blur(all_faces_list[[1]], 10, 5),
offset=geometry_area(x_off=facemask_df[1,]$x - facemask_df[1,]$radius,
y_off=facemask_df[1,]$y - facemask_df[1,]$radius,
width=facemask_df[1,]$radius*2,
height=facemask_df[1,]$radius*2))
3.2 참석자 전원
for 루프를 사용해서 전체 사람을 모자이크 처리한다.
mosaic_img <- yearend_img
for(i in seq_along(all_faces_list)) {
mosaic_img <- mosaic_img %>%
image_composite(., image_blur(all_faces_list[[i]], 10, 5),
offset=geometry_area(x_off=facemask_df[i,]$x - facemask_df[1,]$radius,
y_off=facemask_df[i,]$y - facemask_df[1,]$radius,
width=facemask_df[i,]$radius*2,
height=facemask_df[i,]$radius*2))
}
mosaic_img