Python の顔スタイル設定ガイド

MediaPipe Face Stylizer タスクを使用すると、画像内の顔に顔のスタイルを適用できます。このタスクでは、さまざまなスタイルの仮想アバターを作成できます。

この手順で説明するコードサンプルは GitHub で入手できます。機能、モデル、構成オプションの詳細については、概要をご覧ください。

サンプルコード

顔スタイライザーのサンプルコードでは、タスクを示しています。このコードは、このタスクをテストして、独自のフェイススタイライザーの作成を始めました。を表示、実行、および編集できます。顔スタイライザーのサンプルコードできます。

セットアップ

このセクションでは、開発環境をセットアップする主な手順とコードプロジェクトを作成することにしました。一般的な情報については、 MediaPipe タスクを使用するための開発環境の設定プラットフォームバージョンの要件については、 Python。

パッケージ

MediaPipe Face Stylizer タスクには、mediapipe PyPI パッケージが必要です。Compute Engine インスタンスに次のように依存関係をインポートします。

$ python -m pip install mediapipe

インポート

Face Stylizer タスク関数にアクセスするには、次のクラスをインポートします。

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

モデル

MediaPipe Face Stylizer タスクには、このインターフェースに対応するトレーニング済みモデルが必要ですタスクを実行します。顔スタイライザーで利用可能なトレーニング済みモデルについて詳しくは、以下をご覧ください。タスクの概要のモデルセクションをご覧ください。

モデルを選択してダウンロードし、ローカルディレクトリに保存します。

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

BaseOptions オブジェクトの model_asset_path パラメータを使用して、モデルを定義します。コード例については、次のセクションをご覧ください。

タスクを作成する

MediaPipe Face Stylizer タスクは、create_from_options 関数を使用してタスクを実行します。create_from_options 関数は構成の値を受け入れます。いくつかあります。

次のコードは、このタスクをビルドして構成する方法を示しています。

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
Facestylizer = mp.tasks.vision.face_stylizer
FacestylizerOptions = mp.tasks.vision.FaceStylizerOptions

# Create a face stylizer instance with the image mode:
options = FacestylizerOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path=model_path),
with Facestylizer.create_from_options(options) as stylizer:
  # The stylizer is initialized. Use it here.
  # ...

データの準備

入力を画像ファイルまたは numpy 配列として準備し、 mediapipe.Image オブジェクト。入力が動画ファイルまたはなどの外部ライブラリを使用して、入力フレームを numpy として読み込むための OpenCV あります

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)

タスクを実行する

顔スタイライザーは、stylize 関数を使用して推論をトリガーします。顔用必要があります。これには、入力データの前処理と、説明します。

次のコードは、タスクで処理を実行する方法を示しています。モデルです。

# Perform face stylization on the provided single image.
# The face stylizer must be created with the image mode.
face_stylizer_result = stylizer.stylize(mp_image)

結果の処理と表示

Face Stylizer は、Image オブジェクトを主な顔の文字を検索できます。

このタスクからの出力データの例を次に示します。

上記の出力は、カラースケッチを適用して作成されました。次の入力画像にマッピングします。