Guia de estilização de rostos para Android

A tarefa do estilizador de rostos do MediaPipe permite aplicar estilizações a rostos em uma imagem. Você pode usar essa tarefa para criar avatares virtuais em vários estilos.

O exemplo de código descrito nestas instruções está disponível no GitHub. Para mais informações sobre os recursos, modelos e opções de configuração desta tarefa, consulte a Visão geral.

Exemplo de código

O código de exemplo do MediaPipe Tasks é uma implementação básica de um app de estilizador de rosto para Android. O exemplo aplica a estilização de rostos às imagens fornecidas ao app.

Você pode usar o app como ponto de partida para seu próprio app Android ou se referir a ele ao modificar um app existente. O código de exemplo do Face Stylizer está hospedado no GitHub.

Fazer o download do código

As instruções a seguir mostram como criar uma cópia local do código de exemplo usando a ferramenta de linha de comando git.

Para fazer o download do código de exemplo:

1. Clone o repositório do Git usando o seguinte comando:

   git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
   

2. Opcionalmente, configure sua instância do git para usar o checkout esparso, para que você tenha apenas os arquivos do app de exemplo do Face Stylizer:

   cd mediapipe
   git sparse-checkout init --cone
   git sparse-checkout set examples/face_stylization/android
   

Depois de criar uma versão local do código de exemplo, você pode importar o projeto para o Android Studio e executar o app. Para ver instruções, consulte o Guia de configuração para Android.

Principais componentes

Os arquivos a seguir contêm o código crucial para este exemplo de aplicativo de estilização de rosto:

• FaceStylizationHelper.kt: inicializa o estilizador de rosto e processa a seleção de modelo e delegado.
• MainActivity.kt: fornece resultados e saídas e processa erros.

Configuração

Esta seção descreve as principais etapas para configurar seu ambiente de desenvolvimento e projetos de código especificamente para usar o Face Stylizer. Para informações gerais sobre como configurar seu ambiente de desenvolvimento para usar as tarefas do MediaPipe, incluindo os requisitos da versão da plataforma, consulte o Guia de configuração para Android.

Dependências

A tarefa do Face Stylizer usa a biblioteca com.google.mediapipe:tasks-vision. Adicione essa dependência ao arquivo build.gradle do app Android:

dependencies {
    implementation 'com.google.mediapipe:tasks-vision:latest.release'
}

Modelo

A tarefa do MediaPipe Face Stylizer requer um pacote de modelo treinado compatível com essa tarefa. Para mais informações sobre os modelos treinados disponíveis para o Face Stylizer, consulte a seção "Modelos" da visão geral da tarefa.

Selecione e faça o download do modelo e armazene-o no diretório do projeto:

<dev-project-root>/src/main/assets

Especifique o caminho do modelo no parâmetro ModelAssetPath.

val modelName = "https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/face_stylizer/blaze_face_stylizer/float32/latest/face_stylizer_color_sketch.task"
baseOptionsBuilder.setModelAssetPath(modelName)

Criar a tarefa

A tarefa do MediaPipe Face Stylizer usa a função createFromOptions() para configurar a tarefa. A função createFromOptions() aceita valores para as opções de configuração. Para mais informações sobre as opções de configuração, consulte Opções de configuração.

val baseOptionsBuilder = BaseOptions.builder().setModelAssetPath(modelName)
val baseOptions = baseOptionBuilder.build()

val optionsBuilder =
    FaceStylizer.FaceStylizerOptions.builder()
        .setBaseOptions(baseOptionsBuilder.build())

val options = optionsBuilder.build()

FaceStylizer =
    FaceStylizer.createFromOptions(context, options)

Opções de configuração

Esta tarefa tem as seguintes opções de configuração para apps Android:

Preparar dados

O Face Stylizer funciona com imagens estáticas. A tarefa processa a entrada de dados, incluindo redimensionamento, rotação e normalização de valores. O código abaixo demonstra como transferir dados para processamento.

import com.google.mediapipe.framework.image.BitmapImageBuilder
import com.google.mediapipe.framework.image.MPImage

// Convert the input Bitmap object to an MPImage object to run inference
val mpImage = BitmapImageBuilder(image).build()

Executar a tarefa

Use o método FaceStylizer.stylize() na imagem de entrada para executar o estilizador:

val result = FaceStylizer.stylize(mpImage)

Processar e mostrar resultados

O Face Stylizer retorna um objeto FaceStylizerResult, que contém um objeto MPImage com uma estilização do rosto mais proeminente na imagem de entrada.

Confira a seguir um exemplo dos dados de saída desta tarefa:

A saída acima foi criada aplicando o modelo Color sketch à seguinte imagem de entrada: