From 30d8247273754831aed6224a747e1adeb3851071 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcin Kostrzewski Date: Wed, 1 Feb 2023 13:16:46 +0100 Subject: [PATCH 1/8] Plot results --- main.py | 20 ++++++-------------- plots.py | 45 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 51 insertions(+), 14 deletions(-) create mode 100644 plots.py diff --git a/main.py b/main.py index 2513b12..f167f1d 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -2,10 +2,10 @@ import argparse import sys import cv2 import numpy as np -import matplotlib.pyplot as plt from comparisons import histogram_comparison, structural_similarity_index, euclidean_distance from load_test_data import load_data +from plots import plot_two_images, plot_results # Allows imports from the style transfer submodule sys.path.append('DCT-Net') @@ -27,17 +27,6 @@ def find_and_crop_face(data: np.ndarray, classifier_file='haarcascades/haarcasca 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]: all_metrics = [] for anime_image, label in zip(anime_faces_dataset['values'], anime_faces_dataset['labels']): @@ -86,7 +75,7 @@ if __name__ == '__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/images', (256, 256)) if args.validate_only: print('Validating') @@ -103,4 +92,7 @@ if __name__ == '__main__': 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)) + method = 'structural-similarity' + top_results = get_top_results(results, count=4, metric=method) + print(top_results) + plot_results(source, source_anime, top_results, anime_faces_set, method) 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() From ca9163d13404a83eea97e081b0a53b3a600e78c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcin Kostrzewski Date: Wed, 1 Feb 2023 18:08:55 +0100 Subject: [PATCH 2/8] Invert color channels in anime image --- main.py | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/main.py b/main.py index f167f1d..256aaf2 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -55,7 +55,8 @@ def get_top_results(all_metrics: list[dict], metric='correlation', count=1): 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 = algo.cartoonize(img).astype(np.uint8) + return cv2.cvtColor(model_out, cv2.COLOR_BGR2RGB) def validate(test_set, anime_faces_set, metric='correlation'): From 3817096c348c596fba810cd0d43bf2cf4c84d263 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcin Kostrzewski Date: Wed, 1 Feb 2023 18:42:07 +0100 Subject: [PATCH 3/8] Faster validation --- main.py | 48 ++++++++++++++++++++++++------------------------ 1 file changed, 24 insertions(+), 24 deletions(-) diff --git a/main.py b/main.py index 43524dc..59fcbbb 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -59,43 +59,43 @@ def transfer_to_anime(img: np.ndarray): return cv2.cvtColor(model_out, cv2.COLOR_BGR2RGB) -def validate(test_set, anime_faces_set, metric='correlation', top_n=1): +def validate(test_set, anime_faces_set, top_n=1): all_entries = len(test_set['values']) - correct = 0 + all_metric_names = [ + 'structural-similarity', + 'euclidean-distance', + 'chi-square', + 'correlation', + 'intersection', + 'bhattacharyya-distance' + ] + hits_per_metric = {metric: 0 for metric in all_metric_names} 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 = compare_with_anime_characters(test_image, anime_faces_set) + top_results_all_metrics = {m: get_top_results(test_results, m, top_n) for m in all_metric_names} + for metric_name in all_metric_names: + top_current_metric_results = top_results_all_metrics[metric_name] + if any(map(lambda single_result: single_result['name'] == test_label, top_current_metric_results)): + hits_per_metric[metric_name] += 1 - accuracy = correct / all_entries - print(f'Accuracy using {metric}: {accuracy * 100}%') - return accuracy - - -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) + all_metrics = {metric: hits_per_metric[metric] / all_entries for metric in all_metric_names} + print(f'Top {top_n} matches results:') + [print(f'\t{key}: {value*100}%') for key, value in all_metrics.items()] + return all_metrics if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-v', '--validate_only') args = parser.parse_args() - anime_faces_set = load_data('data/images', (256, 256)) + anime_faces_set = load_data('data/croped_anime_faces', (256, 256)) 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, 1) + validate(test_set, anime_faces_set, 3) + validate(test_set, anime_faces_set, 5) exit(0) source = load_source('UAM-Andre.jpg') From 7e9b63e43e0febde1e71de72464cf0198127ea41 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcin Kostrzewski Date: Wed, 1 Feb 2023 19:55:12 +0100 Subject: [PATCH 4/8] Refactor and bug fixes --- face_detect.py | 15 ++++++ helpers.py | 12 +++++ load_test_data.py | 9 ++-- main.py | 97 ++++++++++++++++-------------------- comparisons.py => metrics.py | 39 +++++++++++++++ 5 files changed, 116 insertions(+), 56 deletions(-) create mode 100644 face_detect.py create mode 100644 helpers.py rename comparisons.py => metrics.py (52%) diff --git a/face_detect.py b/face_detect.py new file mode 100644 index 0000000..b08d4bd --- /dev/null +++ b/face_detect.py @@ -0,0 +1,15 @@ +import cv2 +import numpy as np + + +def find_face_bbox(data: np.ndarray, classifier_file='haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml'): + data_gray = cv2.cvtColor(data, cv2.COLOR_RGB2GRAY) + face_cascade = cv2.CascadeClassifier(classifier_file) + face_coords = face_cascade.detectMultiScale(data_gray, 1.1, 3) + return max(face_coords, key=len) + + +def crop_face(data: np.ndarray, bounding_box) -> np.ndarray: + x, y, w, h = bounding_box + face = data[y:y + h, x:x + w] + return face 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 59fcbbb..83a3603 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -3,8 +3,12 @@ import sys import cv2 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 @@ -13,21 +17,10 @@ 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 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 = { @@ -37,7 +30,7 @@ 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) @@ -48,61 +41,59 @@ 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') - model_out = 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, top_n=1): +def similarity_to_anime(source_image, anime_faces_set): + 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) + return compare_with_anime_characters(source_face_anime, anime_faces_set) + + +def validate(test_set, anime_faces_set): all_entries = len(test_set['values']) - all_metric_names = [ - 'structural-similarity', - 'euclidean-distance', - 'chi-square', - 'correlation', - 'intersection', - 'bhattacharyya-distance' - ] - hits_per_metric = {metric: 0 for metric in all_metric_names} + accuracy = AccuracyGatherer(all_entries) for test_image, test_label in zip(test_set['values'], test_set['labels']): - test_results = compare_with_anime_characters(test_image, anime_faces_set) - top_results_all_metrics = {m: get_top_results(test_results, m, top_n) for m in all_metric_names} - for metric_name in all_metric_names: - top_current_metric_results = top_results_all_metrics[metric_name] - if any(map(lambda single_result: single_result['name'] == test_label, top_current_metric_results)): - hits_per_metric[metric_name] += 1 + test_results = similarity_to_anime(test_image, anime_faces_set) - all_metrics = {metric: hits_per_metric[metric] / all_entries for metric in all_metric_names} - print(f'Top {top_n} matches results:') - [print(f'\t{key}: {value*100}%') for key, value in all_metrics.items()] - return all_metrics + 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() -if __name__ == '__main__': + +def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-v', '--validate_only') args = parser.parse_args() - anime_faces_set = load_data('data/croped_anime_faces', (256, 256)) + anime_faces_set = load_data('data/croped_anime_faces') if args.validate_only: print('Validating') test_set = load_data('test_set') - validate(test_set, anime_faces_set, 1) - validate(test_set, anime_faces_set, 3) - validate(test_set, anime_faces_set, 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) + source = load_source('test_set/Ayanokouji, Kiyotaka.jpg') + results = similarity_to_anime(source, anime_faces_set) method = 'structural-similarity' top_results = get_top_results(results, count=4, metric=method) print(top_results) - plot_results(source, source_anime, top_results, anime_faces_set, method) + 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 From 437de18b15592457e4962f64f5a92a6c810a9327 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcin Kostrzewski Date: Wed, 1 Feb 2023 20:25:31 +0100 Subject: [PATCH 5/8] More robust face detection --- face_detect.py | 27 +- haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml | 23550 +++++++++++ haarcascades/haarcascade_glasses.xml | 33158 ++++++++++++++++ haarcascades/haarcascade_profileface.xml | 31930 +++++++++++++++ main.py | 17 +- 5 files changed, 88677 insertions(+), 5 deletions(-) create mode 100644 haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml create mode 100644 haarcascades/haarcascade_glasses.xml create mode 100644 haarcascades/haarcascade_profileface.xml diff --git a/face_detect.py b/face_detect.py index b08d4bd..14dc595 100644 --- a/face_detect.py +++ b/face_detect.py @@ -2,10 +2,29 @@ import cv2 import numpy as np -def find_face_bbox(data: np.ndarray, classifier_file='haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml'): - data_gray = cv2.cvtColor(data, cv2.COLOR_RGB2GRAY) - face_cascade = cv2.CascadeClassifier(classifier_file) - face_coords = face_cascade.detectMultiScale(data_gray, 1.1, 3) +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(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 = None + 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=len) 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 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<_>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/main.py b/main.py index 83a3603..91ac921 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -1,6 +1,7 @@ import argparse import sys import cv2 +import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from metrics import histogram_comparison, structural_similarity_index, euclidean_distance, AccuracyGatherer @@ -47,13 +48,27 @@ def transfer_to_anime(img: np.ndarray): return cv2.cvtColor(model_out, cv2.COLOR_BGR2RGB) -def similarity_to_anime(source_image, anime_faces_set): +def similarity_to_anime(source_image, anime_faces_set, debug=True): 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) From 561fa5e4479589129b47ced73688afc59b65ecb2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcin Kostrzewski Date: Wed, 1 Feb 2023 21:09:36 +0100 Subject: [PATCH 6/8] Yolo face detection --- .gitignore | 1 + face_detect.py | 24 ++++++++++++++++++++++-- requirements.txt | 4 +++- 3 files changed, 26 insertions(+), 3 deletions(-) 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 index 14dc595..99ed1b2 100644 --- a/face_detect.py +++ b/face_detect.py @@ -1,5 +1,8 @@ import cv2 import numpy as np +from yoloface import face_analysis + +face_detector = face_analysis() def equalize_image(data: np.ndarray): @@ -8,6 +11,13 @@ def equalize_image(data: np.ndarray): 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', @@ -19,16 +29,26 @@ def find_face_bbox(data: np.ndarray): ] data_equalized = equalize_image(data) data_gray = cv2.cvtColor(data_equalized, cv2.COLOR_RGB2GRAY) - face_coords = None + 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=len) + 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/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 From 185b832ceef9fd8667d64587bcfd26e0f772f154 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcin Kostrzewski Date: Wed, 1 Feb 2023 21:16:33 +0100 Subject: [PATCH 7/8] Fix debug flags --- main.py | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/main.py b/main.py index 91ac921..e2be833 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -48,7 +48,7 @@ def transfer_to_anime(img: np.ndarray): return cv2.cvtColor(model_out, cv2.COLOR_BGR2RGB) -def similarity_to_anime(source_image, anime_faces_set, debug=True): +def similarity_to_anime(source_image, anime_faces_set, debug=False): try: source_face_bbox = find_face_bbox(source_image) except ValueError: @@ -69,7 +69,7 @@ def similarity_to_anime(source_image, anime_faces_set, debug=True): plt.imshow(source_face_anime) plt.show() - return compare_with_anime_characters(source_face_anime, anime_faces_set) + return compare_with_anime_characters(source_face_anime, anime_faces_set, verbose=debug) def validate(test_set, anime_faces_set): From 37925c25fb6be564f19308451a84beb2ac2fbac1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcin Kostrzewski Date: Wed, 1 Feb 2023 21:27:39 +0100 Subject: [PATCH 8/8] Use correlation --- main.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/main.py b/main.py index e2be833..4301743 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -104,7 +104,7 @@ def main(): source = load_source('test_set/Ayanokouji, Kiyotaka.jpg') results = similarity_to_anime(source, anime_faces_set) - method = 'structural-similarity' + 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)