preds = detector(image) # bgr

# print(len(preds))

faces = []

for pred in preds:

bb = pred['bbox']

score = bb[-1]

if score < SCORE_THRES:

continue

left, top, right, bottom = bb[:4]

cx = int((left + right) / 2)

cy = int((top + bottom) / 2)

fw = int(right - left)

fh = int(bottom - top)

lex, ley = pred['keypoints'][KP_LEYE, 0:2]

rex, rey = pred['keypoints'][KP_REYE, 0:2]

angle = math.atan2(ley - rey, lex - rex)

angle = angle / math.pi * 180

faces.append((cx, cy, fw, fh, angle))

faces.sort(key=lambda x: max(x[2], x[3]), reverse=True) # 大きい順

h, w = image.shape[0:2]

rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1.0)

# # 回転する分、すこし画像サイズを大きくする→とりあえず無効化

# nh = max(h, int(w * math.sin(angle)))

# nw = max(w, int(h * math.sin(angle)))

# if nh > h or nw > w:

# pad_y = nh - h

# pad_t = pad_y // 2

# pad_x = nw - w

# pad_l = pad_x // 2

# m = np.array([[0, 0, pad_l],

# [0, 0, pad_t]])

# rot_mat = rot_mat + m

# h, w = nh, nw

# cx += pad_l

# cy += pad_t

result = cv2.warpAffine(image, rot_mat, (w, h), flags=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_REFLECT)

assert (not args.resize_fit) or args.resize_face_size is None, f"resize_fit and resize_face_size can't be specified both / resize_fitとresize_face_sizeはどちらか片方しか指定できません"

assert args.crop_ratio is None or args.resize_face_size is None, f"crop_ratio指定時はresize_face_sizeは指定できません"

# アニメ顔検出モデルを読み込む

print("loading face detector.")

detector = create_detector('yolov3')

# cropの引数を解析する

if args.crop_size is None:

crop_width = crop_height = None

else:

tokens = args.crop_size.split(',')

assert len(tokens) == 2, f"crop_size must be 'width,height' / crop_sizeは'幅,高さ'で指定してください"

crop_width, crop_height = [int(t) for t in tokens]

if args.crop_ratio is None:

crop_h_ratio = crop_v_ratio = None

else:

tokens = args.crop_ratio.split(',')

assert len(tokens) == 2, f"crop_ratio must be 'horizontal,vertical' / crop_ratioは'幅,高さ'の倍率で指定してください"

crop_h_ratio, crop_v_ratio = [float(t) for t in tokens]

# 画像を処理する

print("processing.")

output_extension = ".png"

os.makedirs(args.dst_dir, exist_ok=True)

paths = glob.glob(os.path.join(args.src_dir, "*.png")) + glob.glob(os.path.join(args.src_dir, "*.jpg")) + \

glob.glob(os.path.join(args.src_dir, "*.webp"))

for path in tqdm(paths):

basename = os.path.splitext(os.path.basename(path))[0]

# image = cv2.imread(path) # 日本語ファイル名でエラーになる

image = cv2.imdecode(np.fromfile(path, np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)

if len(image.shape) == 2:

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

if image.shape[2] == 4:

print(f"image has alpha. ignore / 画像の透明度が設定されているため無視します: {path}")

image = image[:, :, :3].copy() # copyをしないと内部的に透明度情報が付いたままになるらしい

h, w = image.shape[:2]

faces = detect_faces(detector, image, args.multiple_faces)

for i, face in enumerate(faces):

cx, cy, fw, fh, angle = face

face_size = max(fw, fh)

if args.min_size is not None and face_size < args.min_size:

continue

if args.max_size is not None and face_size >= args.max_size:

continue

face_suffix = f"_{i+1:02d}" if args.multiple_faces else ""

# オプション指定があれば回転する

face_img = image

if args.rotate:

face_img, cx, cy = rotate_image(face_img, angle, cx, cy)

# オプション指定があれば顔を中心に切り出す

if crop_width is not None or crop_h_ratio is not None:

cur_crop_width, cur_crop_height = crop_width, crop_height

if crop_h_ratio is not None:

cur_crop_width = int(face_size * crop_h_ratio + .5)

cur_crop_height = int(face_size * crop_v_ratio + .5)

# リサイズを必要なら行う

scale = 1.0

if args.resize_face_size is not None:

# 顔サイズを基準にリサイズする

scale = args.resize_face_size / face_size

if scale < cur_crop_width / w:

print(

f"image width too small in face size based resizing / 顔を基準にリサイズすると画像の幅がcrop sizeより小さい（顔が相対的に大きすぎる）ので顔サイズが変わります: {path}")

scale = cur_crop_width / w

if scale < cur_crop_height / h:

print(

f"image height too small in face size based resizing / 顔を基準にリサイズすると画像の高さがcrop sizeより小さい（顔が相対的に大きすぎる）ので顔サイズが変わります: {path}")

scale = cur_crop_height / h

elif crop_h_ratio is not None:

# 倍率指定の時にはリサイズしない

pass

else:

# 切り出しサイズ指定あり

if w < cur_crop_width:

print(f"image width too small/ 画像の幅がcrop sizeより小さいので画質が劣化します: {path}")

scale = cur_crop_width / w

if h < cur_crop_height:

print(f"image height too small/ 画像の高さがcrop sizeより小さいので画質が劣化します: {path}")

scale = cur_crop_height / h

if args.resize_fit:

scale = max(cur_crop_width / w, cur_crop_height / h)

if scale != 1.0:

w = int(w * scale + .5)

h = int(h * scale + .5)

face_img = cv2.resize(face_img, (w, h), interpolation=cv2.INTER_AREA if scale < 1.0 else cv2.INTER_LANCZOS4)

cx = int(cx * scale + .5)

cy = int(cy * scale + .5)

fw = int(fw * scale + .5)

fh = int(fh * scale + .5)

cur_crop_width = min(cur_crop_width, face_img.shape[1])

cur_crop_height = min(cur_crop_height, face_img.shape[0])

x = cx - cur_crop_width // 2

cx = cur_crop_width // 2

if x < 0:

cx = cx + x

x = 0

elif x + cur_crop_width > w:

cx = cx + (x + cur_crop_width - w)

x = w - cur_crop_width

face_img = face_img[:, x:x+cur_crop_width]

y = cy - cur_crop_height // 2

cy = cur_crop_height // 2

if y < 0:

cy = cy + y

y = 0

elif y + cur_crop_height > h:

cy = cy + (y + cur_crop_height - h)

y = h - cur_crop_height

face_img = face_img[y:y + cur_crop_height]

# # debug

# print(path, cx, cy, angle)

# crp = cv2.resize(image, (image.shape[1]//8, image.shape[0]//8))

# cv2.imshow("image", crp)

# if cv2.waitKey() == 27:

# break

# cv2.destroyAllWindows()

# debug

if args.debug:

cv2.rectangle(face_img, (cx-fw//2, cy-fh//2), (cx+fw//2, cy+fh//2), (255, 0, 255), fw//20)

_, buf = cv2.imencode(output_extension, face_img)

with open(os.path.join(args.dst_dir, f"{basename}{face_suffix}_{cx:04d}_{cy:04d}_{fw:04d}_{fh:04d}{output_extension}"), "wb") as f:

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument("--src_dir", type=str, help="directory to load images / 画像を読み込むディレクトリ")

parser.add_argument("--dst_dir", type=str, help="directory to save images / 画像を保存するディレクトリ")

parser.add_argument("--rotate", action="store_true", help="rotate images to align faces / 顔が正立するように画像を回転する")

parser.add_argument("--resize_fit", action="store_true",

help="resize to fit smaller side after cropping / 切り出し後の画像の短辺がcrop_sizeにあうようにリサイズする")

parser.add_argument("--resize_face_size", type=int, default=None,

help="resize image before cropping by face size / 切り出し前に顔がこのサイズになるようにリサイズする")

parser.add_argument("--crop_size", type=str, default=None,

help="crop images with 'width,height' pixels, face centered / 顔を中心として'幅,高さ'のサイズで切り出す")

parser.add_argument("--crop_ratio", type=str, default=None,

help="crop images with 'horizontal,vertical' ratio to face, face centered / 顔を中心として顔サイズの'幅倍率,高さ倍率'のサイズで切り出す")

parser.add_argument("--min_size", type=int, default=None,

help="minimum face size to output (included) / 処理対象とする顔の最小サイズ（この値以上）")

parser.add_argument("--max_size", type=int, default=None,

help="maximum face size to output (excluded) / 処理対象とする顔の最大サイズ（この値未満）")

parser.add_argument("--multiple_faces", action="store_true",

help="output each faces / 複数の顔が見つかった場合、それぞれを切り出す")

parser.add_argument("--debug", action="store_true", help="render rect for face / 処理後画像の顔位置に矩形を描画します")