Python 的臉部風格化指南

MediaPipe 臉部觸控筆工作可讓你為圖片中的臉孔套用臉孔風格。透過這項工作，您可以建立各種風格的虛擬顯示圖片。

您可在 GitHub 取得本操作說明中所述的程式碼範例。進一步瞭解功能、模型和設定選項請參閱總覽。

程式碼範例

臉部樣式設定程式碼範例提供完整實作執行相關作業這個程式碼可協助您測試這項工作開始打造自己專屬的風格風格您可以查看、執行及編輯臉部樣式設定程式碼範例只要使用網路瀏覽器即可

設定

本節說明設定開發環境的重要步驟，以及以及專門使用 Face Stylizer 的程式碼專案如需設定開發環境以使用 MediaPipe 工作，包括：平台版本需求，請參閱這份指南 Python。

套件

MediaPipe Face Stylizer 工作需要 mediapipe PyPI 套件。您可以安裝透過下列指令匯入這些依附元件：

$ python -m pip install mediapipe

匯入

匯入下列類別，即可存取臉部風格化工作函式：

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

型號

MediaPipe Face Stylizer 工作需要與以下程式碼相容的已訓練模型工作。如要進一步瞭解可用於臉部觸控筆的已訓練模型，請參閱工作總覽的「模型」一節。

選取並下載模型，然後儲存在本機目錄中：

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

使用 BaseOptions 物件 model_asset_path 參數，指定要使用的模型如需程式碼範例，請參閱下一節。

建立工作

MediaPipe Face Stylizer 工作會使用 create_from_options 函式設定工作。create_from_options 函式接受設定值來處理這些動作

下列程式碼示範如何建構及設定這項工作。

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.
  # ...

準備資料

備妥圖片檔案或 numpy 陣列的輸入內容，然後將其轉換為 mediapipe.Image 物件。如果您提供的是可以使用外部程式庫，例如 OpenCV，會將輸入影格載入為 numpy 陣列。

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)

執行工作

臉部樣式設定會使用 stylize 函式觸發推論。臉部用樣式包括預先處理輸入資料，以及設定樣式中的臉孔，圖片。

下列程式碼示範如何使用工作執行處理程序模型

# 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)

處理及顯示結果

臉部風格化工具會傳回風格化下列值最高的 Image 物件呈現出明顯的臉孔

以下範例顯示這項工作的輸出資料範例：

以上輸出內容是使用色彩草圖建立而成新增至下列輸入圖片：