[Python][AI] OpenCV YuNet을 활용한 동영상 얼굴 모자이크 처리

OpenCV YuNet Mosaic Result ❘ 출처 : https://pixabay.com/ko/videos/회의-일본-일하다-사람들-34685/

2025.02.17 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] OpenCV: 컴퓨터 비전 라이브러리 소개

2025.02.17 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] OpenCV YuNet을 활용한 얼굴 탐지

2025.02.17 - [개발 Code/인공지능 A.I.] - [Python][AI] OpenCV YuNet을 활용한 얼굴 모자이크 처리

 

1. 동영상 얼굴 모자이크 개요

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이전 글에서는 정적인 이미지 또는 디렉토리에서 얼굴을 탐지하고 모자이크를 적용하는 방법을 다루었다. 이번 글에서는 동영상에서 얼굴을 자동으로 탐지하고 모자이크를 적용하는 방법을 다룬다.

OpenCV의 YuNet 얼굴 탐지 모델을 활용하여 실시간으로 얼굴을 감지하고, 해당 영역을 모자이크 처리한 후 새로운 동영상을 저장하는 방식으로 진행한다.

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2. 실행 환경 준비

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(1) OpenCV 설치

YuNet을 활용하기 위해 opencv-python 설치

pip install opencv-python

 

 

(2) 동영상 다운로드

링크 : https://pixabay.com/ko/videos/회의-일본-일하다-사람들-34685/

 

https://pixabay.com/ko/videos/회의-일본-일하다-사람들-34685/

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3. YuNet 얼굴 탐지 모델 다운로드

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YuNet 모델이 없을 경우 자동으로 다운로드하도록 설정함.

import os
import requests

# YuNet 모델 파일 설정
model_filename = "face_detection_yunet_2023mar.onnx"

# 모델 파일이 없을 경우 다운로드
if not os.path.exists(model_filename):
    url = "https://github.com/opencv/opencv_zoo/raw/main/models/face_detection_yunet/face_detection_yunet_2023mar.onnx"
    print("YuNet 모델 파일이 없습니다. 다운로드 진행...")
    response = requests.get(url, allow_redirects=True)
    if response.status_code == 200:
        with open(model_filename, "wb") as f:
            f.write(response.content)
        print("모델 다운로드 완료.")
    else:
        raise RuntimeError(f"모델 다운로드 실패: HTTP 상태 코드 {response.status_code}")

 

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4. 얼굴 탐지 및 모자이크 처리 함수

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YuNet을 사용하여 동영상 프레임에서 얼굴을 탐지하고, 모자이크 효과를 적용하는 함수를 구현함.

import cv2 as cv
import numpy as np

# 얼굴 검출기 생성 함수
def create_face_detector(frame_width, frame_height):
    detector = cv.FaceDetectorYN.create(
        model=model_filename,
        config="",
        input_size=(frame_width, frame_height),  # 입력 크기 설정
        score_threshold=0.9,
        nms_threshold=0.3,
        top_k=5000,
        backend_id=cv.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV,
        target_id=cv.dnn.DNN_TARGET_CPU
    )
    return detector

# 모자이크 처리 함수
def apply_mosaic(img, bbox, scale=0.1):
    x, y, w_box, h_box = bbox[:4].astype(int)
    x = max(0, x)
    y = max(0, y)
    w_box = min(w_box, img.shape[1] - x)
    h_box = min(h_box, img.shape[0] - y)
    if w_box <= 0 or h_box <= 0:
        return img
    face_region = img[y:y+h_box, x:x+w_box]
    # downscale 후 upscale하여 모자이크 효과 적용
    small = cv.resize(face_region, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv.INTER_LINEAR)
    mosaic = cv.resize(small, (w_box, h_box), interpolation=cv.INTER_NEAREST)
    img[y:y+h_box, x:x+w_box] = mosaic
    return img

 

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5. 동영상 얼굴 모자이크 처리

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이제 특정 동영상에서 얼굴을 탐지하고 모자이크를 적용한 후 새로운 동영상으로 저장하는 코드임.

# 동영상 얼굴 모자이크 처리 함수
def process_video(video_path, output_video_path, mosaic_scale=0.1):
    cap = cv.VideoCapture(video_path)
    if not cap.isOpened():
        raise ValueError(f"동영상을 열 수 없습니다: {video_path}")

    # 동영상 정보 획득
    frame_width = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    frame_height = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    fps = cap.get(cv.CAP_PROP_FPS)
    frame_count = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    print(f"동영상 정보: {frame_width}x{frame_height}, {fps} FPS, 총 {frame_count} 프레임")

    # 동영상 저장 객체 생성
    fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
    out = cv.VideoWriter(output_video_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))

    # 얼굴 탐지기 생성
    face_detector = create_face_detector(frame_width, frame_height)

    # 동영상 프레임 처리
    frame_idx = 0
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 각 프레임에 대해 얼굴 검출 수행
        face_detector.setInputSize((frame.shape[1], frame.shape[0]))
        ret_detect, results = face_detector.detect(frame)
        if results is None:
            results = np.empty((0, 5))

        # 검출된 얼굴에 대해 모자이크 적용
        for det in results:
            frame = apply_mosaic(frame, det, mosaic_scale)

        # 처리된 프레임을 저장
        out.write(frame)

        frame_idx += 1
        if frame_idx % 30 == 0:
            print(f"{frame_idx}/{frame_count} 프레임 처리됨.")

    # 자원 해제
    cap.release()
    out.release()
    cv.destroyAllWindows()
    print(f"모자이크 처리 동영상 저장 완료: {output_video_path}")

# 실행 (동영상 처리)
video_path = "34685-403408160_small.mp4"  # 원본 동영상 파일
output_video_path = "output_video.mp4"  # 모자이크 처리된 동영상 파일
process_video(video_path, output_video_path)

 

설명

• cv.VideoCapture(video_path): 동영상 파일을 불러옴
• cv.VideoWriter(): 새로운 동영상 파일을 생성
• face_detector.detect(frame): 각 프레임에서 얼굴 탐지 수행
• apply_mosaic(frame, det, mosaic_scale): 얼굴에 모자이크 적용
• out.write(frame): 처리된 프레임을 저장

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6. 결과 확인

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이제 실행하면 원본 동영상의 얼굴 부분이 자동으로 모자이크 처리되어 새로운 동영상이 생성됨.

 

결과 파일
✅ 출력 동영상: output_video.mp4

 

 

OpenCV YuNet Face Detection Mosaic Result

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7. 결론

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✅ YuNet을 활용하여 동영상에서 얼굴을 자동으로 탐지하고 모자이크를 적용할 수 있음.
✅ 실시간으로 동영상을 처리하면서도 빠르게 동작함.
✅ MP4 형식으로 저장 가능하며, 원본 동영상의 해상도와 FPS를 유지함.