Panduan deteksi wajah untuk Python

Tugas Detektor Wajah MediaPipe memungkinkan Anda mendeteksi wajah dalam gambar atau video. Anda dapat menggunakan tugas ini untuk menemukan wajah dan fitur wajah dalam sebuah {i>frame<i}. Tugas ini menggunakan sebuah model machine learning (ML) yang berfungsi dengan gambar tunggal atau aliran data gambar. Tugas ini menghasilkan lokasi wajah, beserta hal berikut poin utama wajah: mata kiri, mata kanan, ujung hidung, mulut, tragion mata kiri, dan tragion mata kanan.

Contoh kode yang dijelaskan dalam petunjuk ini tersedia di GitHub. Untuk mengetahui informasi selengkapnya terkait kemampuan, model, dan opsi konfigurasi. tugas ini, lihat Ringkasan.

Contoh kode

Kode contoh untuk Detektor Wajah memberikan implementasi lengkap dari deteksi ini di Python untuk referensi Anda. Kode ini membantu Anda menguji tugas ini dan mendapatkan mulai membuat detektor wajah Anda sendiri. Anda dapat melihat, menjalankan, dan edit Kode contoh Detektor Wajah hanya dengan menggunakan {i>browser<i} web.

Jika Anda mengimplementasikan Detektor Wajah untuk Raspberry Pi, lihat Contoh Rasberi Pi aplikasi.

Penyiapan

Bagian ini menjelaskan langkah-langkah utama untuk menyiapkan lingkungan pengembangan dan membuat kode project secara khusus untuk menggunakan Pendeteksi Wajah. Untuk informasi umum tentang menyiapkan lingkungan pengembangan untuk menggunakan tugas MediaPipe, termasuk persyaratan versi platform, lihat Panduan penyiapan untuk Python.

Paket

Tugas MediaPipe Face Detector memerlukan paket PyPI mediapipe. Anda dapat menginstal dan mengimpor dependensi ini dengan hal berikut:

$ python -m pip install mediapipe

Impor

Impor class berikut untuk mengakses fungsi tugas Detektor Wajah:

import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision

Model

Tugas Detektor Wajah MediaPipe memerlukan model terlatih yang kompatibel dengan tugas Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang model terlatih yang tersedia untuk Detektor Wajah, lihat ringkasan tugas bagian Model.

Pilih dan download model, lalu simpan di direktori lokal:

model_path = '/absolute/path/to/face_detector.task'

Gunakan parameter model_asset_path objek BaseOptions untuk menentukan jalur model yang akan digunakan. Untuk contoh kode, lihat bagian berikutnya.

Membuat tugas

Tugas Detektor Wajah MediaPipe menggunakan fungsi create_from_options untuk menyiapkan tugas. Fungsi create_from_options menerima nilai untuk menangani opsi konfigurasi. Untuk informasi selengkapnya tentang konfigurasi opsi, lihat Opsi konfigurasi.

Kode berikut menunjukkan cara membangun dan mengonfigurasi tugas ini.

Contoh-contoh ini juga menunjukkan variasi konstruksi tugas untuk gambar, file video, dan live stream.

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
FaceDetector = mp.tasks.vision.FaceDetector
FaceDetectorOptions = mp.tasks.vision.FaceDetectorOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a face detector instance with the image mode:
options = FaceDetectorOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.IMAGE)
with FaceDetector.create_from_options(options) as detector:
  # The detector is initialized. Use it here.
  # ...
    

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
FaceDetector = mp.tasks.vision.FaceDetector
FaceDetectorOptions = mp.tasks.vision.FaceDetectorOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a face detector instance with the video mode:
options = FaceDetectorOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.VIDEO)
with FaceDetector.create_from_options(options) as detector:
  # The detector is initialized. Use it here.
  # ...
    

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
FaceDetector = mp.tasks.vision.FaceDetector
FaceDetectorOptions = mp.tasks.vision.FaceDetectorOptions
FaceDetectorResult = mp.tasks.vision.FaceDetectorResult
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a face detector instance with the live stream mode:
def print_result(result: FaceDetectorResult, output_image: mp.Image, timestamp_ms: int):
    print('face detector result: {}'.format(result))

options = FaceDetectorOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.LIVE_STREAM,
    result_callback=print_result)
with FaceDetector.create_from_options(options) as detector:
  # The detector is initialized. Use it here.
  # ...
    

Untuk contoh lengkap pembuatan Detektor Wajah untuk digunakan bersama gambar, lihat contoh kode.

Opsi konfigurasi

Tugas ini memiliki opsi konfigurasi berikut untuk aplikasi Python:

Menyiapkan data

Siapkan input Anda sebagai file gambar atau array numpy, lalu konversikan menjadi objek mediapipe.Image. Jika input Anda adalah file video atau melakukan live stream dari webcam, Anda dapat menggunakan library eksternal seperti OpenCV untuk memuat frame input sebagai numpy .

import mediapipe as mp

# Load the input image from an image file.
mp_image = mp.Image.create_from_file('/path/to/image')

# Load the input image from a numpy array.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_image)
    

import mediapipe as mp

# Use OpenCV’s VideoCapture to load the input video.

# Load the frame rate of the video using OpenCV’s CV_CAP_PROP_FPS
# You’ll need it to calculate the timestamp for each frame.

# Loop through each frame in the video using VideoCapture#read()

# Convert the frame received from OpenCV to a MediaPipe’s Image object.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_frame_from_opencv)
    

import mediapipe as mp

# Use OpenCV’s VideoCapture to start capturing from the webcam.

# Create a loop to read the latest frame from the camera using VideoCapture#read()

# Convert the frame received from OpenCV to a MediaPipe’s Image object.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_frame_from_opencv)
    

Menjalankan tugas

Detektor Wajah menggunakan detect, detect_for_video, dan detect_async fungsi untuk memicu inferensi. Untuk deteksi wajah, proses ini melibatkan melakukan pra-pemrosesan data input dan mendeteksi wajah-wajah dalam gambar.

Kode berikut menunjukkan cara mengeksekusi pemrosesan dengan model tugas.

# Perform face detection on the provided single image.
# The face detector must be created with the image mode.
face_detector_result = detector.detect(mp_image)
    

# Perform face detection on the provided single image.
# The face detector must be created with the video mode.
face_detector_result = detector.detect_for_video(mp_image, frame_timestamp_ms)
    

# Send live image data to perform face detection.
# The results are accessible via the `result_callback` provided in
# the `FaceDetectorOptions` object.
# The face detector must be created with the live stream mode.
detector.detect_async(mp_image, frame_timestamp_ms)
    

Perhatikan hal berikut:

• Saat dalam mode video atau mode live stream, memberikan stempel waktu frame input ke tugas Detektor Wajah.
• Saat berjalan dalam model gambar atau video, tugas Detektor Wajah memblokir utas saat ini hingga selesai memproses gambar input atau {i>frame<i}.
• Saat berjalan dalam mode live stream, tugas Detektor Wajah akan ditampilkan secara langsung dan tidak memblokir thread saat ini. Fungsi ini akan memanggil hasilnya dengan hasil deteksi setiap kali pemroses selesai memproses frame input. Jika fungsi deteksi dipanggil saat tugas Detektor Wajah sedang sibuk memproses frame lain, tugas akan mengabaikan frame input baru.

Untuk contoh lengkap menjalankan Detektor Wajah pada gambar, lihat contoh kode untuk mengetahui detailnya.

Menangani dan menampilkan hasil

Pendeteksi Wajah menampilkan objek FaceDetectorResult untuk setiap deteksi akan dijalankan. Objek hasil berisi kotak pembatas untuk wajah yang terdeteksi dan tingkat kepercayaan untuk setiap wajah yang terdeteksi.

Berikut ini contoh data output dari tugas ini:

FaceDetectionResult:
  Detections:
    Detection #0:
      BoundingBox:
        origin_x: 126
        origin_y: 100
        width: 463
        height: 463
      Categories:
        Category #0:
          index: 0
          score: 0.9729152917861938
      NormalizedKeypoints:
        NormalizedKeypoint #0:
          x: 0.18298381567001343
          y: 0.2961040139198303
        NormalizedKeypoint #1:
          x: 0.3302789330482483
          y: 0.29289937019348145
        ... (6 keypoints for each face)
    Detection #1:
      BoundingBox:
        origin_x: 616
        origin_y: 193
        width: 430
        height: 430
      Categories:
        Category #0:
          index: 0
          score: 0.9251380562782288
      NormalizedKeypoints:
        NormalizedKeypoint #0:
          x: 0.6151331663131714
          y: 0.3713381886482239
        NormalizedKeypoint #1:
          x: 0.7460576295852661
          y: 0.38825345039367676
        ... (6 keypoints for each face)

Gambar berikut menunjukkan visualisasi output tugas:

Untuk gambar tanpa kotak pembatas, lihat gambar asli.

Kode contoh Detektor Wajah menunjukkan cara menampilkan hasil yang ditampilkan dari tugas, lihat contoh kode. untuk mengetahui detailnya.