Сегментация лица на селфи без нейросетей

Приветствую вас, коллеги. Оказывается, не все компьютерное зрение сегодня делается с использованием нейронных сетей. Хотя многие стартапы и заявляют, что у них дип лернинг везде, спешу вас разочаровать, они просто хотят хайпануть немножечко. Рассмотрим, например, задачу сегментации. В нашем слаке развернулась целая драма. Одна богатая и высокотехнологичная селфи-компания собрала датасет для сегментации селфи с помощью нейросетей (а это непростое и недешевое занятие). А другая, более бедная и не очень развитая решила, что можно подкупить людей, размечающих фотки, и спполучить базу. В общем, страсти в этих ваших Интернетах еще те. Недавно я наткнулся на статью, где без всяких нейросетей на устройстве делают очень даже хорошую сегментацию. Для сегментации от пользователя требуется дать алгоритму несколько подсказок, но с помощью dlib и opencv такие подсказки легко автоматизируются. В качестве бонуса мы так же сгладим вырезанное лицо и перенесем на какого-нибудь рандомного человека, тем самым поймем, как работают маски во всех этих снапчятах и маскарадах. В общем, классика еще жива, и если вы хотите немного окунуться в классическое компьютерное зрение на питоне, то добро пожаловать под кат.

Алгоритм

Кратко опишем алгоритм, а затем перейдем к его реализации по шагам. Допустим, у нас есть некоторое изображение, мы просим пользователя нарисовать на изображении две кривых. Первая (синий цвет) должна полностью принадлежать объекту интереса. Вторая (зеленый цвет) должна касаться только фона изображения.

Далее делаем следующие шаги:

• строим плотности распределения цветов точек для фона и для объекта;
• для каждой точки вне штрихов вычисляется вероятность принадлежности к фону и к объекту;
• используем эти вероятности для вычисления "расстояния" между точками и запускаем алгоритм поиска кратчайших расстояний на графе.
  В итоге точки, которые ближе к объекту, относим к нему и, соотвественно, те, что ближе к фону, относим к фону.

Дальнейший материал будет разбавляться вставками кода на питоне, если вы планируете выполнять его по мере чтения поста, то вам понадобятся следующие импорты:

import

%matplotlib inline import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("dark") plt.rcParams['figure.figsize'] = 16, 12 import pandas as pd from PIL import Image from tqdm import tqdm_notebook from skimage import transform import itertools as it from sklearn.neighbors.kde import KernelDensity import matplotlib.cm as cm import queue from skimage import morphology import dlib import cv2 from imutils import face_utils from scipy.spatial import Delaunay

Автоматизируем штрихи

Идея того, как автоматизировать штрихи была навеяна приложением FaceApp, которое якобы использует нейросети для трансформации. Как мне кажется, они если и используют сети где то, то только в детектировании особых точек на лице. Взгляните на скриншот справа, они предлагают выровнять свое лицо по контуру. Вероятно, алгоритм детекции обучен примерно на таком масштабе. Как только лицо попадает в контур, сама рамка контура исчезает, значит особые точки вычислились. Позвольте вам представить сегодняшнего подопытного, а так-же напомнить, что из себя представляют эти самые особые точки на лице.

img_input = np.array(Image.open('./../data/input2.jpg'))[:500, 400:, :] print(img_input.shape) plt.imshow(img_input)

Теперь воспользуемся возможностями бесплатного программного обеспечения с открытым исходным кодом и найдем рамку вокруг лица и особые точки на лице, всего их 68.

# инстанцируем класс для детекции лиц (рамка) detector = dlib.get_frontal_face_detector() # инстанцируем класс для детекции ключевых точек predictor = dlib.shape_predictor('./../data/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  # конвертируем изображение в много оттенков серого img_gray = cv2.cvtColor(img_input, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # вычисляем список рамок на каждое найденное лицо rects = detector(img_gray, 0) # вычисляем ключевые точки shape = predictor(img_gray, rects[0]) shape = face_utils.shape_to_np(shape)

отрисуем ключевые точки

img_tmp = img_input.copy() for x, y in shape:     cv2.circle(img_tmp, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1) plt.imshow(img_tmp)

Оригинальная рамка на лице слишком мелкая (зеленый цвет), нам понадобится рамка, которая полностью содержит в себе лицо с некоторым зазором (красный цвет). Коэффициенты расширения рамки получены эмпирическим путем с помощью анализа нескольких десятков селфи разного масштаба и разных людей.

# оригинальная рамка face_origin = sorted([(t.width()*t.height(),                         (t.left(), t.top(), t.width(), t.height()))                        for t in rects],                       key=lambda t: t[0], reverse=True)[0][1]  # коэффициенты расширения рамки rescale = (1.3, 2.2, 1.3, 1.3) # расширение рамки, так чтобы она не вылезла за края (x, y, w, h) = face_origin cx = x + w/2 cy = y + h/2 w = min(img_input.shape[1] - x, int(w/2 + rescale[2]*w/2)) h = min(img_input.shape[0] - y, int(h/2 + rescale[3]*h/2)) fx = max(0, int(x + w/2*(1 - rescale[0]))) fy = max(0, int(y + h/2*(1 - rescale[1]))) fw = min(img_input.shape[1] - fx, int(w - w/2*(1 - rescale[0]))) fh = min(img_input.shape[0] - fy, int(h - h/2*(1 - rescale[1])))  face = (fx, fy, fw, fh)

отрисовываем рамки

img_tmp = cv2.rectangle(img_input.copy(), (face[0], face[1]),                          (face[0] + face[2], face[1] + face[3]),                         (255, 0, 0), thickness=3, lineType=8, shift=0) img_tmp = cv2.rectangle(img_tmp, (face_origin[0], face_origin[1]),                          (face_origin[0] + face_origin[2], face_origin[1] + face_origin[3]),                         (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8, shift=0) plt.imshow(img_tmp) 

Теперь у нас имеется область, которая точно не относится к лицу — всё, что вне красной рамки. Выберем оттуда некоторое количество случайных точек и будем считать их штрихами фона. Также у нас имеются 68 точки, которые точно расположены на лице. Для упрощения задачи я выберу 5 из них: по одной на уровне глаз на краю лица, по одной на уровне рта на краю лица и одну внизу посередине подбородка. Все точки внутри этого пятиугольника будут принадлежать только лицу. Опять же для простоты будем считать, что лицо вертикально расположено на изображении и потому мы можем отразить полученный пятиугольник по оси $$, тем самым получив восьмиугольник. Все, что внутри восьмиугольника будем считать штрихом объекта.

# выбираем вышеописанные пять точек points = [shape[0].tolist(), shape[16].tolist()] for ix in [4, 12, 8]:     x, y = shape[ix].tolist()     points.append((x, y))     points.append((x, points[0][1] + points[0][1] - y))  # я не особо в прототипе запариваюсь над производительностью # так что вызываю триангуляцию Делоне, # чтобы использовать ее как тест на то, что точка внутри полигона # все это можно делать быстрее, т.к. точный тест не нужен # для прототипа :good-enough:  hull = Delaunay(points) xy_fg = [] for x, y in it.product(range(img_input.shape[0]), range(img_input.shape[1])):     if hull.find_simplex([y, x]) >= 0:         xy_fg.append((x, y)) print('xy_fg%:', len(xy_fg)/np.prod(img_input.shape))  # вычисляем количество точек для фона # примерно равно что бы было тому, что на лице r = face[1]*face[3]/np.prod(img_input.shape[:2]) print(r) k = 0.1 xy_bg_n = int(k*np.prod(img_input.shape[:2])) print(xy_bg_n)  # накидываем случайные точки xy_bg = zip(np.random.uniform(0, img_input.shape[0], size=xy_bg_n).astype(np.int),             np.random.uniform(0, img_input.shape[1], size=xy_bg_n).astype(np.int)) xy_bg = list(xy_bg) xy_bg = [(x, y) for (x, y) in xy_bg           if y < face[0] or y > face[0] + face[2] or x < face[1] or x > face[1] + face[3]] print(len(xy_bg)/np.prod(img_input.shape[:2]))

отрисовываем штрихи

img_tmp = img_input/255 for x, y in xy_fg:     img_tmp[x, y, :] = img_tmp[x, y, :]*0.5 + np.array([1, 0, 0]) * 0.5  for x, y in xy_bg:     img_tmp[x, y, :] = img_tmp[x, y, :]*0.5 + np.array([0, 0, 1]) * 0.5  plt.imshow(img_tmp)

Нечеткое разделение фона и объекта

Теперь у нас есть два набора данных: точки объекта $$ и точки фона $$.

points_fg = np.array([img_input[x, y, :] for (x, y) in xy_fg]) points_bg = np.array([img_input[x, y, :] for (x, y) in xy_bg])

Посмотрим на распределение цветов по RGB каналам в каждом из множеств. Первая гистограмма — для объекта, вторая — для фона.

отрисовка распределений

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1) sns.distplot(points_fg[:, 0], ax=axes[0], color='r') sns.distplot(points_fg[:, 1], ax=axes[0], color='g') sns.distplot(points_fg[:, 2], ax=axes[0], color='b') sns.distplot(points_bg[:, 0], ax=axes[1], color='r') sns.distplot(points_bg[:, 1], ax=axes[1], color='g') sns.distplot(points_bg[:, 2], ax=axes[1], color='b')

Радует, что распределения отличаются. Это значит, что если мы сможем получить функции, оценивающие вероятность принадлежности точки к нужному распределению, то мы получим нечеткие маски. И оказывается такой способ есть — kernel density estimation. Для заданного набора точек, можно построить функцию оценки плотности для новой точки $$ следующим образом (для простоты пример для одномерного распределения):

где:

• $$ — параметр сглаживания
• $$ — некоторое ядро

Мы для простоты будем использовать Гауссово ядро:

Хотя для скорости Гауссово ядро не лучший выбор и если взять ядро Епанечникова, то все будет считаться быстрее. Так же я буду использовать KernelDensity из sklearn, что в итоге выльется в 5 минут скоринга. Авторы этой статьи утверждают, что замена KDE на оптимальную реализацию сокращает расчеты на устройстве до одной секунды.

# инстанцируем классы KDE для объекта и фона kde_fg = KernelDensity(kernel='gaussian',                         bandwidth=1,                         algorithm='kd_tree',                         leaf_size=100).fit(points_fg) kde_bg = KernelDensity(kernel='gaussian',                         bandwidth=1,                         algorithm='kd_tree',                         leaf_size=100).fit(points_bg)  # инициализируем и вычисляем маски score_kde_fg = np.zeros(img_input.shape[:2]) score_kde_bg = np.zeros(img_input.shape[:2]) likelihood_fg = np.zeros(img_input.shape[:2]) coodinates = it.product(range(score_kde_fg.shape[0]),                          range(score_kde_fg.shape[1])) for x, y in tqdm_notebook(coodinates,                            total=np.prod(score_kde_fg.shape)):     score_kde_fg[x, y] = np.exp(kde_fg.score(img_input[x, y, :].reshape(1, -1)))     score_kde_bg[x, y] = np.exp(kde_bg.score(img_input[x, y, :].reshape(1, -1)))     n = score_kde_fg[x, y] + score_kde_bg[x, y]     if n == 0:         n = 1     likelihood_fg[x, y] = score_kde_fg[x, y]/n

В итоге у нас есть несколько масок:

• score_kde_fg — оценка вероятности быть точкой объекта $$
• score_kde_bg — оценка вероятности быть точкой фона $$
• likelihood_fg — нормализированная вероятность быть точкой объекта $$
• 1 - likelihood_fg нормализированная вероятность быть точкой фона $$

Посмотрим на следующие распределения.

Распределение значений score_kde_fg

sns.distplot(score_kde_fg.flatten()) plt.show()

Распределение значений score_kde_bg

sns.distplot(score_kde_bg.flatten()) plt.show()

Распределение значений likelihood_fg:

sns.distplot(likelihood_fg.flatten()) plt.show()

Вселяет надежду то, что на $$ есть два пика, и количество точек, принадлежащих лицу, явно не меньше, чем фоновых точек. Нарисуем полученные маски.

маска score_kde_fg

plt.matshow(score_kde_fg, cmap=cm.bwr) plt.show()

маска score_kde_bg

plt.matshow(score_kde_bg, cmap=cm.bwr) plt.show()

plt.matshow(likelihood_fg, cmap=cm.bwr) plt.show()

маска 1 - likelihood_fg

plt.matshow(1 - likelihood_fg, cmap=cm.bwr) plt.show()

К сожалению, часть косяка двери получилась частью лица. Хорошо, что косяк далеко от лица. Этим-то свойством мы и воспользуемся в следущей части.

Бинарная маска объекта

Представим изображение как граф, узлами которого являются пиксели, а ребрами соединены точки сверху и снизу от текущей точки, а так же справа и слева от неё. Весами ребер будем считать абсолютное значение разницы вероятностей принадлежности точек к объекту или к фону:

Соответственно, чем вероятности ближе к друг другу, тем меньше вес ребра между точками. Воспользуемся алгоритмом Дейкстры для поиска наикратчайших путей и их расстояний от точки до всех остальных. Алгоритм мы вызовем два раза, подав на вход все вероятности принадлежности в объекту и затем вероятности принадлежности точек к фону. Понятие расстояния зашьем сразу в алгоритм, а расстояние между точками, принадлежащими одной группе (объекту или фону), будет равно нулю. В рамках алгоритма Дейкстры мы можем поместить все эти точки в группу посещенных вершин.

def dijkstra(start_points, w):     d = np.zeros(w.shape) + np.infty     v = np.zeros(w.shape, dtype=np.bool)     q = queue.PriorityQueue()     for x, y in start_points:         d[x, y] = 0         q.put((d[x, y], (x, y)))      for x, y in it.product(range(w.shape[0]), range(w.shape[1])):         if np.isinf(d[x, y]):             q.put((d[x, y], (x, y)))      while not q.empty():         _, p = q.get()         if v[p]:             continue          neighbourhood = []         if p[0] - 1 >= 0:             neighbourhood.append((p[0] - 1, p[1]))         if p[0] + 1 <= w.shape[0] - 1:             neighbourhood.append((p[0] + 1, p[1]))         if p[1] - 1 >= 0:             neighbourhood.append((p[0], p[1] - 1))         if p[1] + 1 < w.shape[1]:             neighbourhood.append((p[0], p[1] + 1))          for x, y in neighbourhood:             # тут вычисляется расстояние             d_tmp = d[p] + np.abs(w[x, y] - w[p])             if d[x, y] > d_tmp:                 d[x, y] = d_tmp                 q.put((d[x, y], (x, y)))          v[p] = True      return d  # вызываем алгоритм для двух масок d_fg = dijkstra(xy_fg, likelihood_fg) d_bg = dijkstra(xy_bg, 1 - likelihood_fg)

новая нечеткая маска объекта

plt.matshow(d_fg, cmap=cm.bwr) plt.show()

новая нечеткая маска фона

plt.matshow(d_bg, cmap=cm.bwr) plt.show()

А теперь относим к объекту все те точки, от которых расстояние до объекта меньше чем расстояния до фона (можно добавить некоторый зазор).

margin = 0.0 mask = (d_fg < (d_bg + margin)).astype(np.uint8)  plt.matshow(mask) plt.show()

Можно отправить себя в космос.

img_fg = img_input/255.0 img_bg = (np.array(Image.open('./../data/background.jpg'))/255.0)[:800, :800, :]  x = int(img_bg.shape[0] - img_fg.shape[0]) y = int(img_bg.shape[1]/2 - img_fg.shape[1]/2)  img_bg_fg = img_bg[x:(x + img_fg.shape[0]), y:(y + img_fg.shape[1]), :] mask_3d = np.dstack([mask, mask, mask]) img_bg[x:(x + img_fg.shape[0]), y:(y + img_fg.shape[1]), :] = mask_3d*img_fg + (1 - mask_3d)*img_bg_fg  plt.imshow(img_bg)

Сглаживание маски

Вы наверняка заметили, что маска слегка рваная на краях. Но это легко исправить методами математической морфологии.

Допустим, у нас есть структурный элемент (СЭ) типа "диск" — бинарная маска диска.

• эрозия: прикладываем к каждой точке объекта на оригинальном изображении СЭ так, чтобы совпадал центр СЭ и точка на изображении; если СЭ полностью принадлежит в объекту, то такая точка объекта остается; получается, что удаляются детали, которые меньше чем СЭ, и объект "худеет"; в примере из синего квадрата сделали голубой
• наращивание (dilation): на каждую точку объекта накладывается СЭ, и недостающие точки дорисовываются; таким образом закрашиваются дырки меньшие чем СЭ, а объект в целом "толстеет"; на примере из синего квадрата сделали голубой, углы получились закругленные
• размыкание (opening): сначала эрозия, потом наращивание тем же СЭ
• замыкание (closing): сначала наращивание, потом эрозия тем же СЭ

Мы воспользуемся размыканием, что сначала удалит "волосатость" по краям, а потом вернет первоначальный размер (объект "похудеет" после эрозии).

mask = morphology.opening(mask, morphology.disk(11)) plt.imshow(mask)

После применения такой маски результат станет поприятнее:

код применения маски

img_fg = img_input/255.0 img_bg = (np.array(Image.open('./../data/background.jpg'))/255.0)[:800, :800, :]  x = int(img_bg.shape[0] - img_fg.shape[0]) y = int(img_bg.shape[1]/2 - img_fg.shape[1]/2)  img_bg_fg = img_bg[x:(x + img_fg.shape[0]), y:(y + img_fg.shape[1]), :] mask_3d = np.dstack([mask, mask, mask]) img_bg[x:(x + img_fg.shape[0]), y:(y + img_fg.shape[1]), :] =      mask_3d*img_fg + (1 - mask_3d)*img_bg_fg  plt.imshow(img_bg)

Накладываем маску

Возьмем случайную фотку из интернетов для эксперимента по переносу лица.

Подопытный экземпляр

img_target = np.array(Image.open('./../data/target.jpg')) img_target = (transform.rescale(img_target, scale=0.5, mode='constant')*255).astype(np.uint8) print(img_target.shape) plt.imshow(img_target)

Найдем на подопытном все 68 колючевые точки лица, напомню, что они будут в том же порядке как и на любом другом лице.

img_gray = cv2.cvtColor(img_target, cv2.COLOR_BGR2GRAY) rects_target = detector(img_gray, 0) shape_target = predictor(img_gray, rects_target[0]) shape_target = face_utils.shape_to_np(shape_target)

Чтобы перенести одно лицо на другое, нужно первое лицо отмасштабировать под новое, повернуть и передвинуть, т.е. применить некоторое аффинное преобразование к первому лицу. Оказывается, что и аффинное преобразование не некоторое, а вполне конкретное. Оно должно быть таким, которое переводит 68 точки первого лица в 68 точки второго лица. Получается, что для получения оператора аффинного преобразования нам необходимо решить задачу линейной регрессии.

Данное уравнение легко решается с помощью псевдообратной матрицы:

Так и сделаем:

# добавим справа к матрицам колонку единиц, # иначе будет только масштабирование и поворот, без переноса X = np.hstack((shape, np.ones(shape.shape[0])[:, np.newaxis])) Y = np.hstack((shape_target, np.ones(shape_target.shape[0])[:, np.newaxis])) # учим оператор A = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), X.T), Y)  # выбираем точки лица по искомой маске X = np.array([(y, x, 1) for (x, y) in      it.product(range(mask.shape[0]),                     range(mask.shape[1])) if mask[x, y] == 1.0]) # вычисляем новые координаты маски на целевом изображении Y = np.dot(X, A).astype(np.int)

Накладываем маску

img_tmp = img_target.copy() for y, x, _ in Y:     if x < 0 or x >= img_target.shape[0] or y < 0 or y >= img_target.shape[1]:         continue     img_tmp[x, y, :] = np.array([0, 0, 0])  plt.imshow(img_tmp)

Переносим лицо

img_trans = img_target.copy().astype(np.uint8) points_face = {} for ix in range(X.shape[0]):     y1, x1, _ = X[ix, :]     y2, x2, _ = Y[ix, :]     if x2 < 0 or x2 >= img_target.shape[0] or         y2 < 0 or y2 >= img_target.shape[1]:         continue     points_face[(x2, y2)] = img_input[x1, y1, :]  for (x, y), c in points_face.items():     img_trans[x, y, :] = c plt.imshow(img_trans)

Заключение

В качестве домашней работы вы можете самостоятельно сделать следующие улучшения:

• добавить прозрачности по краям, чтобы был плавный переход маски в целевое изображение (matting);
• пофиксить перенос на изображения большего размера — точек оригинального лица не хватит, чтобы покрыть все точки целевого лица, таким образом, образуются пропуски между точками; исправить это можно увеличением размера исходного лица;
• сделать какую-либо маску, например бурундука Дейла, нанести вручную 68 точки и осуществить перенос (вот вам и маскарад);
• использовать какой-нибудь модный нейросетевой детектор точек, который умеет искать большее количество точек.

Ноутбук с исходниками находится тут. Приятного времяпрепровождения.

Как обычно спс bauchgefuehl за редактуру.