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

출처 : https://pixabay.com/ko/photos/

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

 

1. 얼굴 모자이크 처리 개요

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이번 글에서는 OpenCV의 YuNet 모델을 이용하여 이미지에서 얼굴을 자동으로 탐지하고, 해당 영역에 모자이크를 적용하는 방법을 다룰 것이다.

 

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2. 실행 환경 준비

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OpenCV 설치

pip install opencv-python

 

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3. YuNet 얼굴 탐지 모델 다운로드

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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. 다운로드를 진행합니다...")
    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 얼굴을 탐지하고, 모자이크 효과를 적용하는 함수를 구현함.

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 얼굴 검출기 생성 함수
def create_face_detector():
    detector = cv.FaceDetectorYN.create(
        model=model_filename,
        config="",
        input_size=(320, 320),  # 기본 크기, 이후 이미지 크기에 따라 변경됨
        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. 단일 이미지 얼굴 모자이크 처리

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이제 특정 이미지에서 얼굴을 탐지하고 모자이크를 적용하는 코드임.

# 단일 이미지 얼굴 모자이크 처리 함수
def process_image(image_path, mosaic_scale=0.1):
    image = cv.imread(image_path)
    if image is None:
        raise ValueError(f"이미지를 불러올 수 없습니다: {image_path}")
    h, w, _ = image.shape

    # 얼굴 탐지기 생성 및 크기 설정
    face_detector = create_face_detector()
    face_detector.setInputSize((w, h))

    # 얼굴 탐지 수행
    ret, results = face_detector.detect(image)
    if results is None:
        results = np.empty((0, 5))
    print(f"{results.shape[0]} 개의 얼굴 검출됨.")

    # 얼굴 모자이크 적용
    for det in results:
        image = apply_mosaic(image, det, mosaic_scale)

    # 결과 출력 (Jupyter Notebook)
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    plt.imshow(cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.axis("off")
    plt.show()

# 실행 (단일 이미지 처리)
image_path = "portrait-5601950_1280.jpg"
process_image(image_path)

 

설명

• process_image(image_path): 이미지에서 얼굴을 탐지하고 모자이크 처리
• create_face_detector(): YuNet 얼굴 탐지 모델 생성
• apply_mosaic(image, det, mosaic_scale): 얼굴 영역에 모자이크 적용
• plt.imshow(): Jupyter Notebook에서 이미지 출력

YuNet Mosaic Result

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6. 디렉토리 내 모든 이미지 처리

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이제 폴더에 있는 모든 이미지 파일을 찾아서 얼굴 모자이크를 적용할 수 있도록 코드 확장함.

 

# 디렉토리 내 모든 이미지 처리 함수
def process_directory(image_dir, output_dir, mosaic_scale=0.1):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)  # 출력 폴더 생성
    
    # 지원하는 이미지 확장자
    valid_extensions = (".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp")

    # 얼굴 탐지기 생성
    face_detector = create_face_detector()

    # 디렉토리 내 파일 탐색
    for filename in os.listdir(image_dir):
        if filename.lower().endswith(valid_extensions):  # 이미지 파일만 처리
            image_path = os.path.join(image_dir, filename)
            output_path = os.path.join(output_dir, filename)

            image = cv.imread(image_path)
            if image is None:
                print(f"이미지를 불러올 수 없음: {image_path}")
                continue
            h, w, _ = image.shape

            # 탐지기 입력 크기 설정
            face_detector.setInputSize((w, h))

            # 얼굴 탐지 수행
            ret, results = face_detector.detect(image)
            if results is None:
                results = np.empty((0, 5))
            print(f"[{filename}] {results.shape[0]} 개의 얼굴 검출됨.")

            # 얼굴 모자이크 적용
            for det in results:
                image = apply_mosaic(image, det, mosaic_scale)

            # 결과 저장
            cv.imwrite(output_path, image)
            print(f"[{filename}] 모자이크 처리 완료. 저장 경로: {output_path}")

# 실행 (디렉토리 내 모든 이미지 처리)
image_dir = "input_images"  # 원본 이미지 폴더
output_dir = "output_images"  # 결과 저장 폴더
process_directory(image_dir, output_dir)

 

설명

• process_directory(image_dir, output_dir): 지정한 폴더의 모든 이미지에 모자이크 적용
• os.listdir(image_dir): 폴더 내 파일 목록 가져오기
• face_detector.detect(image): 얼굴 탐지 수행
• apply_mosaic(image, det, mosaic_scale): 얼굴에 모자이크 적용
• cv.imwrite(output_path, image): 모자이크 처리된 이미지 저장