Nhiệm vụ MediaPipe Face Stylizer cho phép bạn áp dụng các kiểu cách điệu khuôn mặt cho các khuôn mặt trong hình ảnh. Bạn có thể dùng nhiệm vụ này để tạo hình đại diện ảo theo nhiều phong cách.
Mã mẫu được mô tả trong các hướng dẫn này hiện có trên GitHub. Để biết thêm thông tin về các tính năng, mô hình và lựa chọn cấu hình của nhiệm vụ này, hãy xem phần Tổng quan.
Ví dụ về mã
Mã mẫu cho Face Stylizer cung cấp phương thức triển khai đầy đủ tác vụ này trong Python để bạn tham khảo. Mã này giúp bạn kiểm thử nhiệm vụ này và bắt đầu tạo trình cách điệu khuôn mặt. Bạn chỉ có thể xem, chạy và chỉnh sửa mã ví dụ về Cách tạo kiểu khuôn mặt bằng trình duyệt web.
Thiết lập
Phần này mô tả các bước chính để thiết lập môi trường phát triển và các dự án mã dành riêng cho việc sử dụng Trình cách điệu khuôn mặt. Để biết thông tin chung về cách thiết lập môi trường phát triển nhằm sử dụng các tác vụ của MediaPipe, bao gồm cả các yêu cầu về phiên bản nền tảng, hãy xem Hướng dẫn thiết lập dành cho Python.
Gói
Tác vụ MediaPipe Face Stylizer cần có gói Mediapipe PyPI. Bạn có thể cài đặt và nhập các phần phụ thuộc này bằng cách sau:
$ python -m pip install mediapipe
Nhập
Nhập các lớp sau đây để truy cập vào các chức năng tác vụ của Trình cách điệu khuôn mặt:
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision
Mẫu
Tác vụ MediaPipe Face Stylizer cần có một mô hình đã qua huấn luyện tương thích với tác vụ này. Để biết thêm thông tin về các mô hình được huấn luyện hiện có cho Trình tạo kiểu khuôn mặt, hãy xem phần Mô hình tổng quan về tác vụ.
Chọn và tải mô hình xuống rồi lưu trữ trong thư mục cục bộ:
model_path = '/absolute/path/to/face_stylizer.task'
Sử dụng tham số model_asset_path của đối tượng BaseOptions để chỉ định đường dẫn của mô hình sẽ sử dụng. Để biết ví dụ về mã, hãy xem phần tiếp theo.
Tạo việc cần làm
Tác vụ MediaPipe Face Stylizer sử dụng hàm create_from_options để thiết lập tác vụ đó. Hàm create_from_options chấp nhận các giá trị cho các tuỳ chọn cấu hình cần xử lý.
Mã sau đây minh hoạ cách tạo và định cấu hình tác vụ này.
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.
# ...
Chuẩn bị dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu đầu vào dưới dạng tệp hình ảnh hoặc mảng numpy, sau đó chuyển đổi dữ liệu đó thành đối tượng mediapipe.Image. Nếu dữ liệu đầu vào là tệp video hoặc sự kiện phát trực tiếp từ webcam, bạn có thể sử dụng thư viện bên ngoài như OpenCV để tải khung hình đầu vào dưới dạng mảng 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)
Chạy tác vụ
Face Stylizer sử dụng hàm stylize để kích hoạt suy luận. Để cách điệu khuôn mặt, quy trình này liên quan đến việc xử lý trước dữ liệu đầu vào và cách điệu khuôn mặt trong hình ảnh.
Mã sau đây minh hoạ cách thực thi quá trình xử lý bằng mô hình tác vụ.
# 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)
Xử lý và hiển thị kết quả
Trình cách điệu khuôn mặt trả về một đối tượng Image có kiểu cách điệu của khuôn mặt nổi bật nhất trong hình ảnh đầu vào.
Sau đây là ví dụ về dữ liệu đầu ra của nhiệm vụ này:
Kết quả đầu ra ở trên được tạo bằng cách áp dụng mô hình Color sketch (Bản phác thảo màu) cho hình ảnh đầu vào sau:
