diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 6c408bd..842f86b 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -1,5 +1,6 @@
data
.idea
+.yoloface
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
diff --git a/face_detect.py b/face_detect.py
new file mode 100644
index 0000000..99ed1b2
--- /dev/null
+++ b/face_detect.py
@@ -0,0 +1,54 @@
+import cv2
+import numpy as np
+from yoloface import face_analysis
+
+face_detector = face_analysis()
+
+
+def equalize_image(data: np.ndarray):
+ data_hsv = cv2.cvtColor(data, cv2.COLOR_RGB2HSV)
+ data_hsv[:, :, 2] = cv2.equalizeHist(data_hsv[:, :, 2])
+ return cv2.cvtColor(data_hsv, cv2.COLOR_HSV2RGB)
+
+
+def find_face_bbox_yolo(data: np.ndarray):
+ _, box, conf = face_detector.face_detection(frame_arr=data, frame_status=True, model='full')
+ if len(box) < 1:
+ return None, None
+ return box, conf
+
+
+def find_face_bbox(data: np.ndarray):
+ classifier_files = [
+ 'haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml',
+ 'haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml',
+ 'haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml',
+ 'haarcascades/haarcascade_profileface.xml',
+ 'haarcascades/haarcascade_glasses.xml',
+ 'lbpcascade_animeface.xml',
+ ]
+ data_equalized = equalize_image(data)
+ data_gray = cv2.cvtColor(data_equalized, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
+ face_coords, conf = find_face_bbox_yolo(cv2.cvtColor(data_equalized, cv2.COLOR_RGB2BGR))
+ if face_coords is not None:
+ return face_coords[0]
+
+ for classifier in classifier_files:
+ face_cascade = cv2.CascadeClassifier(classifier)
+ face_coords = face_cascade.detectMultiScale(data_gray, 1.1, 3)
+ if face_coords is not None:
+ break
+ return max(face_coords, key=lambda v: v[2]*v[3])
+
+
+def crop_face(data: np.ndarray, bounding_box) -> np.ndarray:
+ x, y, w, h = bounding_box
+ # Extending the boxes
+ factor = 0.4
+ x, y = round(x - factor * w), round(y - factor * h)
+ w, h = round(w + factor * w * 2), round(h + factor * h * 2)
+ y = max(y, 0)
+ x = max(x, 0)
+
+ face = data[y:y + h, x:x + w]
+ return face
diff --git a/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml b/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml
new file mode 100644
index 0000000..e13bf4d
--- /dev/null
+++ b/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml
@@ -0,0 +1,23550 @@
+
+
+
+
+ 20 20
+
+ <_>
+
+
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>2 7 16 4 -1.
+ <_>2 9 16 2 2.
+ 0
+ 4.3272329494357109e-003
+ 0.0383819006383419
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>8 4 3 14 -1.
+ <_>8 11 3 7 2.
+ 0
+ 0.0130761601030827
+ 0.8965256810188294
+ 0.2629314064979553
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>13 6 1 6 -1.
+ <_>13 9 1 3 2.
+ 0
+ 5.2434601821005344e-004
+ 0.1021663025021553
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>4 2 12 8 -1.
+ <_>8 2 4 8 3.
+ 0
+ 4.4573000632226467e-003
+ 0.1238401979207993
+ 0.6910383105278015
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>6 3 1 9 -1.
+ <_>6 6 1 3 3.
+ 0
+ -9.2708261217921972e-004
+ 1
+ 0.1953697055578232
+ <_>
+
+
+
+ <_>3 7 14 9 -1.
+ <_>3 10 14 3 3.
+ 0
+ 3.3989109215326607e-004
+ 0.2101441025733948
+ 0.8258674740791321
+ 0.3506923019886017
+ -1
+ -1
+ <_>
+
+
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>4 7 4 4 -1.
+ <_>4 9 4 2 2.
+ 0
+ 2.3025739938020706e-003
+ 0.1018375977873802
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>9 4 2 16 -1.
+ <_>9 12 2 8 2.
+ 0
+ 4.4174338690936565e-003
+ 0.8219057917594910
+ 0.1956554949283600
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>1 1 18 5 -1.
+ <_>7 1 6 5 3.
+ 0
+ 0.0222032107412815
+ 0.2205407023429871
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>4 5 13 8 -1.
+ <_>4 9 13 4 2.
+ 0
+ -1.7283110355492681e-004
+ 0.0732632577419281
+ 0.5931484103202820
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>1 7 16 9 -1.
+ <_>1 10 16 3 3.
+ 0
+ 4.3567270040512085e-003
+ 0.1844114959239960
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>2 0 15 4 -1.
+ <_>2 2 15 2 2.
+ 0
+ -2.6032889727503061e-003
+ 0.4032213985919952
+ 0.8066521286964417
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>7 5 6 4 -1.
+ <_>9 5 2 4 3.
+ 0
+ 1.7309630056843162e-003
+ 0.2548328042030335
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>6 3 8 9 -1.
+ <_>6 6 8 3 3.
+ 0
+ -7.8146401792764664e-003
+ 0.6057069897651672
+ 0.2779063880443573
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>8 12 3 8 -1.
+ <_>8 16 3 4 2.
+ 0
+ -8.7343417108058929e-003
+ 0.2889980077743530
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>3 16 2 2 -1.
+ <_>3 17 2 1 2.
+ 0
+ 9.4522320432588458e-004
+ 0.7616587281227112
+ 0.3495643138885498
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>14 1 6 12 -1.
+ <_>14 1 3 12 2.
+ 0
+ 0.0494148582220078
+ 1
+ 0.8151652812957764
+ <_>
+
+
+
+ <_>4 4 12 6 -1.
+ <_>8 4 4 6 3.
+ 0
+ 4.4891750440001488e-003
+ 0.2808783054351807
+ 0.6027774810791016
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>0 2 6 15 -1.
+ <_>3 2 3 15 2.
+ 0
+ 0.0603136196732521
+ 1
+ 0.7607501745223999
+ <_>
+
+
+
+ <_>5 4 9 6 -1.
+ <_>5 6 9 2 3.
+ 0
+ -1.0762850288301706e-003
+ 0.4444035887718201
+ 0.1437312066555023
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>13 11 6 3 -1.
+ <_>13 12 6 1 3.
+ 0
+ -9.5083238556981087e-003
+ 1
+ 0.5318170189857483
+ <_>
+
+
+
+ <_>12 12 6 4 -1.
+ <_>12 14 6 2 2.
+ 0
+ 7.6601309701800346e-003
+ 0.5411052107810974
+ 0.2180687040090561
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>1 11 6 3 -1.
+ <_>1 12 6 1 3.
+ 0
+ 7.6467678882181644e-003
+ 1
+ 0.1158960014581680
+ <_>
+
+
+
+ <_>2 5 5 8 -1.
+ <_>2 9 5 4 2.
+ 0
+ -8.4662932204082608e-004
+ 0.2340679019689560
+ 0.5990381836891174
+ 3.4721779823303223
+ 0
+ -1
+ <_>
+
+
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>5 4 10 4 -1.
+ <_>5 6 10 2 2.
+ 0
+ -4.8506218008697033e-003
+ 1
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+ <_>
+
+
+
+ <_>2 4 16 12 -1.
+ <_>2 8 16 4 3.
+ 0
+ -4.6141650527715683e-003
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+ 0.8018236756324768
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>4 5 12 6 -1.
+ <_>8 5 4 6 3.
+ 0
+ -2.4301309604197741e-003
+ 0.1141354963183403
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>13 7 2 9 -1.
+ <_>13 10 2 3 3.
+ 0
+ 4.1787960799410939e-004
+ 0.1203093975782394
+ 0.6108530759811401
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>5 7 2 9 -1.
+ <_>5 10 2 3 3.
+ 0
+ 1.0010929545387626e-003
+ 0.2079959958791733
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>7 1 6 8 -1.
+ <_>9 1 2 8 3.
+ 0
+ 1.0577100329101086e-003
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+ 0.7511094212532044
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>12 0 4 12 -1.
+ <_>14 0 2 6 2.
+ <_>12 6 2 6 2.
+ 0
+ 1.2376549420878291e-003
+ 1
+ 0.2768222093582153
+ <_>
+
+
+
+ <_>5 8 10 2 -1.
+ <_>5 9 10 1 2.
+ 0
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+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>5 1 6 4 -1.
+ <_>7 1 2 4 3.
+ 0
+ -0.0119536602869630
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+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>0 3 9 12 -1.
+ <_>3 3 3 12 3.
+ 0
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+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>9 8 3 12 -1.
+ <_>9 12 3 4 3.
+ 0
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+ 1
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+ <_>
+
+
+
+ <_>0 5 20 15 -1.
+ <_>0 10 20 5 3.
+ 0
+ -0.0149489501491189
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+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>2 2 6 8 -1.
+ <_>2 2 3 4 2.
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+ 0
+ -1.0506849503144622e-003
+ 1
+ 0.3622843921184540
+ <_>
+
+
+
+ <_>2 1 6 2 -1.
+ <_>2 2 6 1 2.
+ 0
+ -4.0782918222248554e-003
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+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>10 15 6 4 -1.
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+ <_>
+
+
+
+ <_>12 14 2 6 -1.
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+ 0
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+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>5 15 4 4 -1.
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+ 0
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+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>7 18 1 2 -1.
+ <_>7 19 1 1 2.
+ 0
+ 1.1783400550484657e-003
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+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
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+ <_>4 10 6 5 2.
+ 0
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+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>7 4 8 12 -1.
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+
+ <_>
+
+
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+
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+
+ <_>
+
+
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+ <_>
+
+
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+
+ <_>
+
+
+
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+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>7 18 3 2 -1.
+ <_>8 18 1 2 3.
+ 0
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+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>2 8 16 2 -1.
+ <_>2 9 16 1 2.
+ 0
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+
+
+
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+ 1
+ -1
+ <_>
+
+
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>6 3 8 6 -1.
+ <_>6 6 8 3 2.
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+ <_>
+
+
+
+ <_>4 7 12 2 -1.
+ <_>8 7 4 2 3.
+ 0
+ 2.7918140403926373e-005
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+
+ <_>
+
+
+
+ <_>10 9 6 8 -1.
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+ 0
+ 3.0876200180500746e-003
+ 1
+ 0.1533840000629425
+ <_>
+
+
+
+ <_>12 5 3 10 -1.
+ <_>12 10 3 5 2.
+ 0
+ 7.4669660534709692e-006
+ 0.2036858946084976
+ 0.5854915976524353
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>4 6 3 9 -1.
+ <_>4 9 3 3 3.
+ 0
+ 1.8739729421213269e-003
+ 0.2049895972013474
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>7 4 6 4 -1.
+ <_>9 4 2 4 3.
+ 0
+ 9.3380251200869679e-004
+ 0.3234199881553650
+ 0.7323014140129089
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>12 3 8 3 -1.
+ <_>12 3 4 3 2.
+ 0
+ 1.9151850137859583e-003
+ 0.3045149147510529
+ 1
+ <_>
+
+
+
+ <_>15 0 3 6 -1.
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+
+ <_>7 14 1 3 -1.
+ <_>7 15 1 1 3.
+ 0
+ 3.2622940489090979e-004
+ -0.0918030217289925
+ 0.1058828979730606
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>9 10 3 1 -1.
+ <_>10 10 1 1 3.
+ 0
+ 5.3745559416711330e-003
+ 0.0108034899458289
+ -0.7671645879745483
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>4 8 2 4 -1.
+ <_>4 8 1 2 2.
+ <_>5 10 1 2 2.
+ 0
+ 2.8126770630478859e-003
+ -0.0596188604831696
+ 0.1613305062055588
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>14 6 2 5 -1.
+ <_>15 6 1 5 2.
+ 0
+ -6.5314618404954672e-004
+ -0.0856908112764359
+ 0.1154076978564262
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>13 7 6 7 -1.
+ <_>15 7 2 7 3.
+ 0
+ -1.7845110269263387e-003
+ 0.0818319916725159
+ -0.1270080059766769
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>15 6 4 7 -1.
+ <_>17 6 2 7 2.
+ 0
+ 3.0969830695539713e-003
+ 0.0683666393160820
+ -0.1447543948888779
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>9 11 6 5 -1.
+ <_>11 11 2 5 3.
+ 0
+ -4.1442047804594040e-003
+ 0.1863203048706055
+ -0.0540303103625774
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>0 8 20 4 -1.
+ <_>10 8 10 4 2.
+ 0
+ -0.0499725192785263
+ -0.1280035972595215
+ 0.0850491598248482
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>1 2 8 14 -1.
+ <_>1 2 4 7 2.
+ <_>5 9 4 7 2.
+ 0
+ -0.0107439104467630
+ 0.1370172947645187
+ -0.0773664563894272
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>10 13 3 1 -1.
+ <_>11 13 1 1 3.
+ 0
+ -3.0474149389192462e-004
+ -0.1693834066390991
+ 0.0579711683094502
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>7 0 6 4 -1.
+ <_>9 0 2 4 3.
+ 0
+ 0.0360233187675476
+ 0.0135613000020385
+ -0.6327974796295166
+ <_>
+
+ <_>
+
+
+
+ <_>7 14 6 2 -1.
+ <_>7 14 3 1 2.
+ <_>10 15 3 1 2.
+ 0
+ 2.5479190517216921e-003
+ -0.0438243597745895
+ 0.2215041965246201
+ -1.2739679813385010
+ 24
+ -1
+
\ No newline at end of file
diff --git a/helpers.py b/helpers.py
new file mode 100644
index 0000000..1b8f485
--- /dev/null
+++ b/helpers.py
@@ -0,0 +1,12 @@
+import os
+import sys
+
+
+def no_stdout(func):
+ def wrapper(*args, **kwargs):
+ old_stdout = sys.stdout
+ sys.stdout = open(os.devnull, "w")
+ ret = func(*args, **kwargs)
+ sys.stdout = old_stdout
+ return ret
+ return wrapper
diff --git a/load_test_data.py b/load_test_data.py
index 300cd25..2429b89 100644
--- a/load_test_data.py
+++ b/load_test_data.py
@@ -5,7 +5,11 @@ import cv2 as cv
from pathlib import Path
-def load_data(input_dir, newSize=(64,64)):
+def load_source(filename: str) -> np.ndarray:
+ return cv.imread(filename)[..., ::-1]
+
+
+def load_data(input_dir):
image_path = Path(input_dir)
file_names = os.listdir(image_path)
categories_name = []
@@ -27,8 +31,7 @@ def load_data(input_dir, newSize=(64,64)):
for n in file_names:
p = image_path / n
- img = imread(p) # zwraca ndarry postaci xSize x ySize x colorDepth
- img = cv.resize(img, newSize, interpolation=cv.INTER_AREA) # zwraca ndarray
+ img = load_source(str(p)) # zwraca ndarry postaci xSize x ySize x colorDepth
test_img.append(img)
labels.append(n)
diff --git a/main.py b/main.py
index 48200f0..4301743 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -1,11 +1,16 @@
import argparse
import sys
import cv2
-import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
-from comparisons import histogram_comparison, structural_similarity_index, euclidean_distance
-from load_test_data import load_data
+from metrics import histogram_comparison, structural_similarity_index, euclidean_distance, AccuracyGatherer
+
+from face_detect import find_face_bbox, crop_face
+from helpers import no_stdout
+from load_test_data import load_data, load_source
+from metrics import get_top_results
+from plots import plot_two_images, plot_results
# Allows imports from the style transfer submodule
sys.path.append('DCT-Net')
@@ -13,32 +18,10 @@ sys.path.append('DCT-Net')
from source.cartoonize import Cartoonizer
-def load_source(filename: str) -> np.ndarray:
- return cv2.imread(filename)[..., ::-1]
+anime_transfer = Cartoonizer(dataroot='DCT-Net/damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models')
-def find_and_crop_face(data: np.ndarray, classifier_file='haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') -> np.ndarray:
- data_gray = cv2.cvtColor(data, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- face_cascade = cv2.CascadeClassifier(classifier_file)
- face = face_cascade.detectMultiScale(data_gray, 1.1, 3)
- face = max(face, key=len)
- x, y, w, h = face
- face = data[y:y + h, x:x + w]
- return face
-
-
-def plot_two_images(a: np.ndarray, b: np.ndarray):
- plt.figure(figsize=[10, 10])
- plt.subplot(121)
- plt.imshow(a)
- plt.title("A")
- plt.subplot(122)
- plt.imshow(b)
- plt.title("B")
- plt.show()
-
-
-def compare_with_anime_characters(source: np.ndarray, anime_faces_dataset: dict, verbose=False) -> list[dict]:
+def compare_with_anime_characters(source_image: np.ndarray, anime_faces_dataset: dict, verbose=False) -> list[dict]:
all_metrics = []
for anime_image, label in zip(anime_faces_dataset['values'], anime_faces_dataset['labels']):
current_result = {
@@ -48,7 +31,7 @@ def compare_with_anime_characters(source: np.ndarray, anime_faces_dataset: dict,
# TODO: Use a different face detection method for anime images
# anime_face = find_and_crop_face(anime_image, 'haarcascades/lbpcascade_animeface.xml')
anime_face = anime_image
- source_rescaled = cv2.resize(source, anime_face.shape[:2])
+ source_rescaled = cv2.resize(source_image, anime_face.shape[:2])
if verbose:
plot_two_images(anime_face, source_rescaled)
current_result['metrics'] = histogram_comparison(source_rescaled, anime_face)
@@ -59,57 +42,73 @@ def compare_with_anime_characters(source: np.ndarray, anime_faces_dataset: dict,
return all_metrics
-def get_top_results(all_metrics: list[dict], metric='correlation', count=1):
- all_metrics.sort(reverse=True, key=lambda item: item['metrics'][metric])
- return list(map(lambda item: {'name': item['name'], 'score': item['metrics'][metric]}, all_metrics[:count]))
-
-
+@no_stdout
def transfer_to_anime(img: np.ndarray):
- algo = Cartoonizer(dataroot='DCT-Net/damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models')
- return algo.cartoonize(img).astype(np.uint8)
+ model_out = anime_transfer.cartoonize(img).astype(np.uint8)
+ return cv2.cvtColor(model_out, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-def validate(test_set, anime_faces_set, metric='correlation', top_n=1):
+def similarity_to_anime(source_image, anime_faces_set, debug=False):
+ try:
+ source_face_bbox = find_face_bbox(source_image)
+ except ValueError:
+ return None
+ source_anime = transfer_to_anime(source_image)
+ source_face_anime = crop_face(source_anime, source_face_bbox)
+
+ if debug:
+ source_image_with_box = source_image.copy()
+ x, y, w, h = source_face_bbox
+ cv2.rectangle(source_image_with_box, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
+ plt.figure(figsize=[12, 4])
+ plt.subplot(131)
+ plt.imshow(source_image_with_box)
+ plt.subplot(132)
+ plt.imshow(source_anime)
+ plt.subplot(133)
+ plt.imshow(source_face_anime)
+ plt.show()
+
+ return compare_with_anime_characters(source_face_anime, anime_faces_set, verbose=debug)
+
+
+def validate(test_set, anime_faces_set):
all_entries = len(test_set['values'])
- correct = 0
+ accuracy = AccuracyGatherer(all_entries)
for test_image, test_label in zip(test_set['values'], test_set['labels']):
- output = get_top_results(compare_with_anime_characters(test_image, anime_faces_set), metric, top_n)
- if any(map(lambda single_result: single_result['name'] == test_label, output)):
- correct += 1
+ test_results = similarity_to_anime(test_image, anime_faces_set)
- accuracy = correct / all_entries
- print(f'Accuracy using {metric}: {accuracy * 100}%')
- return accuracy
+ if test_results is None:
+ print(f"cannot find face for {test_label}")
+ all_entries -= 1
+ continue
+
+ accuracy.for_results(test_results, test_label)
+
+ accuracy.count = all_entries
+ accuracy.print()
-def validate_all(test_set, anime_faces_set, metric='correlation', top_n=1):
- validate(test_set, anime_faces_set, 'structural-similarity', top_n)
- validate(test_set, anime_faces_set, 'euclidean-distance', top_n)
- validate(test_set, anime_faces_set, 'chi-square', top_n)
- validate(test_set, anime_faces_set, 'correlation', top_n)
- validate(test_set, anime_faces_set, 'intersection', top_n)
- validate(test_set, anime_faces_set, 'bhattacharyya-distance', top_n)
-
-if __name__ == '__main__':
+def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-v', '--validate_only')
args = parser.parse_args()
- anime_faces_set = load_data('data/images')
+ anime_faces_set = load_data('data/croped_anime_faces')
if args.validate_only:
print('Validating')
test_set = load_data('test_set')
- print('Top 1 matches results:')
- validate_all(test_set, anime_faces_set, 'structural-similarity', 1)
- print('Top 3 matches results:')
- validate_all(test_set, anime_faces_set, 'structural-similarity', 3)
- print('Top 5 matches results:')
- validate_all(test_set, anime_faces_set, 'structural-similarity', 5)
+ validate(test_set, anime_faces_set)
exit(0)
- source = load_source('UAM-Andre.jpg')
- source_anime = transfer_to_anime(source)
- source_face_anime = find_and_crop_face(source_anime)
- results = compare_with_anime_characters(source_face_anime, anime_faces_set)
- print(get_top_results(results, count=5))
+ source = load_source('test_set/Ayanokouji, Kiyotaka.jpg')
+ results = similarity_to_anime(source, anime_faces_set)
+ method = 'correlation'
+ top_results = get_top_results(results, count=4, metric=method)
+ print(top_results)
+ plot_results(source, transfer_to_anime(source), top_results, anime_faces_set, method)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+ main()
diff --git a/comparisons.py b/metrics.py
similarity index 52%
rename from comparisons.py
rename to metrics.py
index 7029786..8d6be1d 100644
--- a/comparisons.py
+++ b/metrics.py
@@ -40,3 +40,42 @@ def euclidean_distance(data_a: np.ndarray, data_b: np.ndarray) -> float:
result += (histogram_a[i] - histogram_b[i]) ** 2
i += 1
return result[0] ** (1 / 2)
+
+
+def get_top_results(all_metrics: list[dict], metric='correlation', count=1):
+ all_metrics.sort(reverse=True, key=lambda item: item['metrics'][metric])
+ return list(map(lambda item: {'name': item['name'], 'score': item['metrics'][metric]}, all_metrics[:count]))
+
+
+class AccuracyGatherer:
+ all_metric_names = [
+ 'structural-similarity',
+ 'euclidean-distance',
+ 'chi-square',
+ 'correlation',
+ 'intersection',
+ 'bhattacharyya-distance'
+ ]
+
+ def __init__(self, count, top_ks=(1, 3, 5)):
+ self.top_ks = top_ks
+ self.hits = {k: {metric: 0 for metric in AccuracyGatherer.all_metric_names} for k in top_ks}
+ self.count = count
+
+ def print(self):
+ for k in self.top_ks:
+ all_metrics = {metric: self.hits[k][metric] / self.count for metric in AccuracyGatherer.all_metric_names}
+ print(f'Top {k} matches results:')
+ [print(f'\t{key}: {value * 100}%') for key, value in all_metrics.items()]
+
+ def for_results(self, results, test_label):
+ top_results_all_metrics = {
+ k: {m: get_top_results(results, m, k) for m in AccuracyGatherer.all_metric_names} for k in self.top_ks
+ }
+ for metric_name in AccuracyGatherer.all_metric_names:
+ self.add_if_hit(top_results_all_metrics, test_label, metric_name)
+
+ def add_if_hit(self, results, test_label, metric_name):
+ for k in self.top_ks:
+ if any(map(lambda single_result: single_result['name'] == test_label, results[k][metric_name])):
+ self.hits[k][metric_name] += 1
diff --git a/plots.py b/plots.py
new file mode 100644
index 0000000..85d86ab
--- /dev/null
+++ b/plots.py
@@ -0,0 +1,45 @@
+import numpy as np
+from matplotlib import pyplot as plt, gridspec
+
+
+def plot_two_images(a: np.ndarray, b: np.ndarray):
+ plt.figure(figsize=[10, 10])
+ plt.subplot(121)
+ plt.imshow(a)
+ plt.title("A")
+ plt.subplot(122)
+ plt.imshow(b)
+ plt.title("B")
+ plt.show()
+
+
+def plot_results(source, source_anime, results, anime_faces_set, method):
+ cols = len(results)
+ plt.figure(figsize=[3*cols, 7])
+ gs = gridspec.GridSpec(2, cols)
+
+ plt.subplot(gs[0, cols // 2 - 1])
+ plt.imshow(source)
+ plt.title('Your image')
+ plt.axis('off')
+
+ plt.subplot(gs[0, cols // 2])
+ plt.imshow(source_anime)
+ plt.title('Your image in Anime style')
+ plt.axis('off')
+
+ plt.figtext(0.5, 0.525, "Predictions", ha="center", va="top", fontsize=16)
+
+ for idx, prediction in enumerate(results):
+ result_img = anime_faces_set['values'][anime_faces_set['labels'].index(prediction['name'])]
+ plt.subplot(gs[1, idx])
+ plt.imshow(result_img, interpolation='bicubic')
+ plt.title(f'{prediction["name"].partition(".")[0]}, score={str(round(prediction["score"], 4))}')
+ plt.axis('off')
+
+ plt.tight_layout()
+
+ plt.figtext(0.5, 0.01, f"Metric: {method}", ha="center", va="bottom", fontsize=12)
+ plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.1)
+
+ plt.show()
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
index 33c4fb9..2ab7256 100644
--- a/requirements.txt
+++ b/requirements.txt
@@ -8,4 +8,6 @@ lxml==4.9.2
opencv-python==4.7.0.68
torch==1.13.1
matplotlib==3.6.3
-scikit-image==0.19.3
\ No newline at end of file
+scikit-image==0.19.3
+yoloface==0.0.4
+ipython==8.9.0
\ No newline at end of file