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2장 카카오톡 상품 검출 API는 이미지 콘텐츠를 분석해서 상품들의 위치와 종류를 검출합니다.

필요한 이미지 첨부합니다!

shop.jpg
0.48MB
shop2.jpg
0.33MB
shop3.jpg
0.51MB
shop4.jpg
0.40MB

추가적으로 얼굴 이미지를 구하실 분들은 아래 링크에서 이미지를 다운로드하세요!

저작권이 없는 이미지 사이트입니다. --> pixabay.com/

1. REST API

앱키

REST API 키를 복사해주세요.

2. 테스트 python 코드

import sys
import argparse
import requests
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from io import BytesIO

API_URL = 'https://dapi.kakao.com/v2/vision/product/detect'
MYAPP_KEY = '위 1에서 복사한 RESTAPI키'

def detect_product(filename):
    headers = {'Authorization': 'KakaoAK {}'.format(MYAPP_KEY)}
    try:
        files = { 'image' : open(filename, 'rb')}
        resp = requests.post(API_URL, headers=headers, files=files)
        resp.status_code
        #print(resp.json())
        return resp.json()
    except Exception as e:
        print(str(e))
        sys.exit(0)

def show_products(filename, detection_result):
    try:
        image = Image.open(filename)
    except Exception as e:
        print(str(e))
        sys.exit(0)
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    for obj in detection_result['result']['objects']:
        x1 = int(obj['x1']*image.width)
        y1 = int(obj['y1']*image.height)
        x2 = int(obj['x2']*image.width)
        y2 = int(obj['y2']*image.height)
        draw.rectangle([(x1,y1), (x2, y2)], fill=None, outline=(255,0,0,255))
        draw.text((x1+5,y1+5), obj['class'], (255,0,0))
    del draw
    return image

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description='상품 인식')
    #1.parser.add_argument('image_file', type=str, nargs='?',default="./kakao_test/Image/shop4.jpg",help='image url to show product\'s rect')
    #2.parser.add_argument('image_file', type=str, nargs='?',default="./shop4.jpg",help='image url to show product\'s rect')
    args = parser.parse_args()
    detection_result = detect_product(args.image_file)
    image = show_products(args.image_file, detection_result)
    image.show()

※ 간단한 코드 설명

parser 부분인 얼굴 검출 편에서 설명했으므로 건너가도록 하겠습니다.

경로에 익숙하신 분은 #1.처럼 별도의 이미지 디렉토리를 생성하셔서 경로를 주시면 되고 익숙하지 않으신 분은 python 코드를 작업하는 디렉토리에 이미지를 넣어주시고 #2. 번을 사용해주세요. 둘 중 하나만 사용하셔야 합니다!

* detect_product 함수

기존 코드는 얼굴 검출편과 동일하고 요청에 성공하면 응답은 JSON 객체로 검출된 상품 영역 정보를 받게 됩니다.

#print(resp.json()) 주석 처리된 부분을 해제하시고 어떻게 출력되는지 확인해보세요.

얼굴 검출편과는 다르게 상품의 정보가 나오게 됩니다.

아래와 같이 딕셔너리에서 class부분을 살펴보시면 상품이 무엇인지를 확인할 수 있습니다.

{'width': 1394, 'objects': [{'y2': 0.998958, 'x2': 0.66858, 'score': 0.994, 'y1': 0.746875, 'x1': 0.243902, 'class': 'pants'}

* show_products 함수

이미지 파일을 읽어서 상품이 있는 위치에 박스와 이름을 만들어주는 함수입니다.

draw.rectangle([(x1, y1), (x2, y2)], fill=None, outline=(255,0,0,255)) # 빨간색으로 박스를 만들고

draw.text((x1+5,y1+5), obj['class'], (255,0,0)) # 빨간색으로 상품 이름을 적어줍니다.

3. 결과 이미지

결과 이미지

4. 이미지 저장 코드

import sys
import argparse
import requests
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from io import BytesIO
import glob
import os

API_URL = 'https://dapi.kakao.com/v2/vision/product/detect'
MYAPP_KEY = '위 1에서 복사한 RESTAPI키'

def detect_product(filename):
    headers = {'Authorization': 'KakaoAK {}'.format(MYAPP_KEY)}
    try:
        files = { 'image' : open(filename, 'rb')}
        resp = requests.post(API_URL, headers=headers, files=files)
        resp.status_code
        #print(resp.json())
        return resp.json()
    except Exception as e:
        print(str(e))
        sys.exit(0)

def show_products(filename, detection_result):
    try:
        image = Image.open(filename)
    except Exception as e:
        print(str(e))
        sys.exit(0)
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    for obj in detection_result['result']['objects']:
        x1 = int(obj['x1']*image.width)
        y1 = int(obj['y1']*image.height)
        x2 = int(obj['x2']*image.width)
        y2 = int(obj['y2']*image.height)
        draw.rectangle([(x1,y1), (x2, y2)], fill=None, outline=(255,0,0,255))
        draw.text((x1+5,y1+5), obj['class'], (255,0,0))
    del draw
    return image

if __name__ == "__main__":

    #1.files=glob.glob('./kakao_test/Image/*.jpg')+glob.glob('./kakao_test/Image/*.jpeg')+glob.glob('./kakao_test/Image/*.png')
    #2.files=glob.glob('./*.jpg')+glob.glob('./*.jpeg')+glob.glob('./*.png')
    for i in files:
        head,tail = os.path.split(i)
        detection_result = detect_product(i)
        image = show_products(i, detection_result)
        image.save(head+'/product_'+tail,'JPEG')

files객체를 생성하실 때 경로에 익숙하신 분은 #1. 번에서 별도의 이미지 디렉토리를 이용하시고 익숙하지 않으신 분은 #2. 번익숙하지 않으신 분은 python 코드를 작업하는 디렉토리에 이미지를 넣어주시고 #2. 번을 사용해주세요. 둘 중 하나만 사용하셔야 합니다!

이후 코드는 1-2. 얼굴 검출[저장편]과 동일하기 때문에 생략하겠습니다!

 

5. 결과 이미지

0123
결과 이미지

얼굴 검출편과 코드가 대부분 동일해서 설명을 간략하게 하고 넘어갔는데 혹시라도 이해가 안가시는 부분이 있으시다면 댓글에 남겨주세요.

모르시는 부분을 댓글에 남겨주시는 것은 다른 분들에게도 도움이 됩니다. 도와주세용~!

 

 

 

 

 

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이번에는 여러 장의 사진을 이용하여 모자이크 후 이미지 파일을 저장하는 방법을 설명하도록 하겠습니다.

필요한 이미지 다시 한번 첨부드립니다!

cat.jpg
0.33MB
girl1.jpg
0.38MB
girl2.jpg
0.81MB
gorilla.jpg
0.51MB
lion.jpg
0.38MB

추가적으로 얼굴 이미지를 구하실 분들은 아래 링크에서 face를 입력 후 다운로드하세요!

저작권이 없는 이미지 사이트입니다. --> pixabay.com/

1. REST API

앱키

REST API키를 복사해주세요.

 

2. python 코드

import sys
import argparse
import requests
from PIL import Image, ImageFilter
import glob
import os

API_URL = 'https://dapi.kakao.com/v2/vision/face/detect'
RESTAPI_KEY = '위 1에서 복사한 RESTAPI키'

def detect_face(filename):
    headers = {'Authorization': 'KakaoAK {}'.format(RESTAPI_KEY)}

    try:
        files = { 'image' : open(filename, 'rb')}
        resp = requests.post(API_URL, headers=headers, files=files)
        resp.status_code
        return resp.json()
    except Exception as e:
        print(str(e))
        sys.exit(0)

def mosaic(filename, detection_result):
    image = Image.open(filename)

    for face in detection_result['result']['faces']:
        x = int(face['x']*image.width)
        w = int(face['w']*image.width)
        y = int(face['y']*image.height)
        h = int(face['h']*image.height)
        box = image.crop((x,y,x+w, y+h))
        box = box.resize((20,20), Image.NEAREST).resize((w,h), Image.NEAREST)
        image.paste(box, (x,y,x+w, y+h))

    return image



if __name__ == "__main__":

    #1.files=glob.glob('./kakao_test/*.jpg')+glob.glob('./kakao_test/*.jpeg')+glob.glob('./kakao_test/*.png')
    #2.files=glob.glob('./*.jpg')+glob.glob('./*.jpeg')+glob.glob('./*.png')
    
    for i in files:
        head,tail = os.path.split(i)
        detection_result = detect_face(i)
        image = mosaic(i, detection_result)
        image.save(head+'/Mosaic_'+tail,'JPEG')

※ 간단한 코드 설명! (이전 코드와 다른 점만 간단하게 설명하겠습니다.)

files 부분에서 경로에 익숙하신 분은 #1에서 별도의 이미지 디렉토리를 만들어서 이미지들을 저장하시고 경로를 맞춰주세요. 익숙하지 않으신 분은 python코드가 돌아가는 디렉토리에 이미지를 저장해주세요.

files부분에서 #1과 #2 둘중 하나만 사용하셔야 합니다!

glob라이브러리를 이용하여 "kakao_test" 디렉토리 밑에 있는 .jpg, .jpeg, .png의 이미지 파일들의 경로를 리스트로 만들어 files라는 객체를 생성합니다.

for 문을 이용하여 files 객체에 담은 이미지 파일 경로 요소들을 하나씩 꺼냅니다.

head,tail = os.path.split(i) # os 라이브러리를 이용하여 head 객체에는 이미지 파일이 들어있는 디렉토리 경로, tail객체에는 이미지 파일명을 생성합니다.

detection_result = detect_face(i) # 이전 코드와 동일하게 얼굴 정보에 대한 json파일을 return 받습니다.

image = mosaic(i, detection_result) # 이전 코드와 동일합니다. (모자이크하는 함수)

image.save(head+'/Mosaic_'+tail, 'JPEG') # image.save를 이용하여 jpeg라는 이미지 파일을 디렉토리 경로+/Mosaic_이미지 파일명으로 생성합니다.

#1. 코드를 사용한다면 "./kakao_test/Mosaic_cat.jpg"라는 이미지 파일이 생성되게 됩니다!

 

3. 결과 확인

위 예제 코드를 성공하셨다면 결과를 확인해보세요.

흥미로운 점은 사람뿐만 아니라 사자, 고릴라, 고양이 모두 얼굴에 모자이크가 되어있는 것을 확인하실 수 있습니다.

추가적으로 최상단에 있는 링크에서 여러 이미지를 다운로드 후 새로운 이미지들을 제작해보세요!

01234
결과 이미지

 

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안녕하세요! 

카카오톡 api를 공부하시는 분들이 많으신 것 같아서 이번에는 재밌고 신기한 비전을 사용해 보려고 합니다.

카카오톡 비전에는 얼굴 검출, 상품 검출, 성인 이미지 판별 등이 있습니다.

1편에는 얼굴 검출을 사용해 보겠습니다.

필요한 이미지 첨부해드릴게요!

cat.jpg
0.33MB
girl1.jpg
0.38MB
girl2.jpg
0.81MB
gorilla.jpg
0.51MB
lion.jpg
0.38MB

추가적으로 얼굴 이미지를 구하실 분들은 아래 링크에서 face를 입력 후 다운로드하세요!

저작권이 없는 이미지 사이트입니다. --> pixabay.com/

1. REST API

앱 키

메시지 보내기 편에서 사용한 REST API키를 복사해주세요.

위 이미지를 모르시는 분은 메시지 보내기 편을 먼저 사용해보세요!

novice-engineers.tistory.com/9?category=908185

 

[Python] 10분 만에 카카오톡 메시지 보내기 - (1. 사용자 토큰 발급)

1. Kakao Developers 사이트 이동 www.developers.kakao.com/ Kakao Developers 카카오 API를 활용하여 다양한 어플리케이션을 개발해보세요. 카카오 로그인, 메시지 보내기, 친구 API, 인공지능 API 등을 제공합..

novice-engineers.tistory.com

2. python 코드

얼굴을 검출하여 모자이크 하는 코드입니다.

import sys
import argparse
import requests
from PIL import Image, ImageFilter

API_URL = 'https://dapi.kakao.com/v2/vision/face/detect'
RESTAPI_KEY = '1에서 복사한 REST API키'

def detect_face(filename):
    headers = {'Authorization': 'KakaoAK {}'.format(RESTAPI_KEY)}

    try:
        files = { 'image' : open(filename, 'rb')}
        resp = requests.post(API_URL, headers=headers, files=files)
        resp.resp.status_code
        #print(resp.json())
        return resp.json()
    except Exception as e:
        print(str(e))
        sys.exit(0)

def mosaic(filename, detection_result):
    image = Image.open(filename)

    for face in detection_result['result']['faces']:
        x = int(face['x']*image.width)
        w = int(face['w']*image.width)
        y = int(face['y']*image.height)
        h = int(face['h']*image.height)
        box = image.crop((x,y,x+w, y+h))
        box = box.resize((20,20), Image.NEAREST).resize((w,h), Image.NEAREST)
        image.paste(box, (x,y,x+w, y+h))

    return image



if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description='얼굴 모자이크.')
    # 1.parser.add_argument('image_file', type=str, nargs='?', default="./kakao_test/girl1.jpg", help='image file to hide faces')
    # 2.parser.add_argument('image_file', type=str, nargs='?', default="./girl1.jpg", help='image file to hide faces')

    args = parser.parse_args()

    detection_result = detect_face(args.image_file)
    image = mosaic(args.image_file, detection_result)
    image.show()

※ 간단한 코드설명!

앞으로도 코드가 매우 비슷하기 때문에 얼굴 검출편에서 정확하게 이해하시는게 중요합니다!

우선 RESTAPI_KEY에 1에서 복사한 REST API 키를 복사해서 넣어주세요.

argparse란 프로그램에 필요한 인자를 사용자 명령행 인터페이스로 쉽게 작성하도록 도와주는 라이브러리입니다.

command 창에서 프로그램 내의 인자를 조절할 수 있도록 도와줍니다. 기본적으로 python에 내장되어 있습니다.

==> 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 도와주는 라이브러리라고 생각하시면 될 것 같아용!

parser = argparse.ArgumentParser(description='얼굴 모자이크') # 설명을 기입하는 코드라고 생각하세요.

parser.add_argument('image_file', type=str, nargs='?', default="./kakao_test/girl1.jpg", help='image file to hide faces')

위 코드에서 "./kakao_test/girl1.jpg" 해당 경로의 girl1.jpg라는 이미지를 사용한다고 생각해주세요!

★ 경로에 익숙하신 분은 #1번을 이용하여 자신만의 이미지 디렉토리 경로에 넣어주시고 익숙하지 않으신 분은 작업 디렉토리에 이미지를 다운로드하시고 #2번을 이용해주세요. 둘 중 하나만 사용하셔야 합니다!

 

* detect_face함수 설명

headers = {'Authorization': 'KakaoAK {}'.format(RESTAPI_KEY)} # 이번에는 헤더가 메시지편과 조금 다릅니다.

이유가 궁금하신 분은 아래 추가 설명을 확인해보세요. (사실 중요한 부분은 아닙니다. 급하신 분은 넘어가셔두 돼용 ㅎ)

 

<추가 설명>

1. 아래 링크나 이미지를 클릭하셔서 사이트로 이동합니다.

developers.kakao.com/docs/latest/ko/vision/dev-guide#recog-face

 

Kakao Developers

카카오 API를 활용하여 다양한 어플리케이션을 개발해보세요. 카카오 로그인, 메시지 보내기, 친구 API, 인공지능 API 등을 제공합니다.

developers.kakao.com

2. Ctrl+F를 누르시고 Request를 입력하세요.

3. URL부분에 있는 Authorization을 확인하시면 KakaoAk {REST_API_KEY}로 되어 있습니다.

Authorization

 

files = { 'image' : open(filename, 'rb')} # 'image':파일 라는 Key, Value인 딕셔너리 형태로 만들어 줍니다.

resp = requests.post(API_URL, headers=headers, files=files) #해당 형태로 보내줍니다.

resp.status_code # 정상적으로 보내졌는지 확인

return resp.json() # 이 부분이 중요합니다!

 

요청에 성공하면 응답은 JSON 객체로 검출된 얼굴 영역 정보를 받게 됩니다.

#print(resp.json()) 주석 처리된 부분을 해제하시고 어떻게 출력되는지 확인해보세요.

얼굴의 정보들을 확인할 수 있습니다. 흥미로운 부분은 성별, 나이 등을 추측한 %를 확인하실 수 있어요.

 

* mosaic함수: 모자이크를 처리해주는 함수입니다.

모자이크 강도를 조절하실 분은

box = box.resize((20,20), Image.NEAREST).resize((w,h), Image.NEAREST) # 이 코드에서 숫자를 변경해보세요!

 

3. 실행

# 초기 이미지

 

# 결과 이미지

다음 편에서는 여러 장의 이미지들을 한 번에 모자이크하는 코드를 확인해보겠습니다.

(사실 한번에 하려고 했는데 분량 조절에 실패했습니당ㅎ...)

 

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