Какими инструментами можно автоматизировать решение задачи, заключающейся в обработке фото? Задача включает в себя следующие этапы: 1. Раз в неделю поступает около ста фотографий, на каждой из которых изображен человек анфас. 2. Необходимо, при необходимости, повернуть изображение так, чтобы линия, соединяющая центры глаз, стала горизонтальной. 3. Затем требуется обрезать изображение так, чтобы линия глаз находилась на уровне 30% от верхней границы высоты фото. 4. Далее нужно удалить фон, принимая во внимание, что хотя человек обычно фотографируется на однородном фоне, это не всегда так. Существуют ли простые инструменты, возможно, основанные на нейросетях, для автоматизации этих процессов, и как их можно применить?
Для автоматизации обработки фотографий с распознаванием лиц можно использовать различные инструменты и библиотеки, которые позволяют выполнять задачи, описанные вами. Ниже перечислены подходящие инструменты и программные решения, которые могут помочь в реализации вашей задачи: ### 1. **OpenCV** OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это мощная библиотека для компьютерного зрения и обработки изображений. - **Поворот изображения**: Вы можете использовать алгоритмы распознавания лиц и определение ключевых точек на лице для нахождения центра глаз и соответствующей поворотной трансформации. - **Обработка и обрезка**: Используйте функции для обрезки изображений по заданным параметрам. ### 2. **Dlib** Dlib — это еще одна библиотека для распознавания лиц, основанная на машинном обучении. Она может помочь в определении позы лица и местоположения глаз. - **Распознавание лиц**: Dlib имеет высококачественные модели для обнаружения лиц и определения ключевых точек. - Обработка состояний изображений в соответствии с найденными координатами глаз. ### 3. **PIL (Pillow)** PIL (Pillow) — это библиотека для обработки изображений в Python. - После выполнения предварительных шагов можно использовать Pillow для обрезки изображений и удаления фона. ### 4. **Сервисы на основе нейросетей** Существуют онлайн-сервисы и API, которые могут существенно упростить вашу задачу: - **remove.bg**: Удаляет фон с изображений. Подходит для ваших нужд, если фон однородный. - **DeepAI или другие API для распознавания лиц**: Они могут позволить вам интегрировать распознавание лиц и извлечение ключевых точек в вашем рабочем процессе. ### 5. **TensorFlow или PyTorch** Если вам нужно больше контроля, вы можете использовать TensorFlow или PyTorch для обучения собственных моделей. - **Detectron2** (на базе PyTorch): Может быть использован для сегментации изображения, что позволит удалить фон. - **Mediapipe**: Легкая библиотека от Google для распознавания лиц и ключевых точек. ### Применение инструментов 1. **Загрузка изображений**: Напишите скрипт для автоматической загрузки новых изображений каждую неделю. 2. **Распознавание лиц и поворот**: Используйте Dlib или OpenCV для распознавания лица и получения координат глаз. После этого выполните вращение изображения так, чтобы линия глаз стала горизонтальной. 3. **Обрезка изображения**: После поворота используйте Pillow для обрезки изображения так, чтобы линия глаз была на уровне 30% от верхней границы. 4. **Удаление фона**: Вызовите API remove.bg или используйте библиотеку, такую как OpenCV для удаления фона. Такое решение позволит полностью автоматизировать процесс обработки фотографий с учетом указанных этапов.
Если скорость не важна не надо миллионы в сутки обрабатывать то вот этот проект https://pypi.org/project/deepface/
В несколько строчек кода сможешь выполнить задачу. Проблема данного проекта он не оптимизирован под GPU, что бы GPU имело смысл, ты должен давать нейронной сети сразу несколько фото, в терминологии нейронных сетей (batch). С данной библиотекой ты просто циклом будешь проходится по списку фотографий и давать нейронным сетям по одной, что на порядки медленнее.
Если их надо миллионы в день процессировать то тогда надо напрямую с нейронкой работать и запускать на GPU RetinaFace будет хорошим выбором.
В библиотеке которую предложил собраны много моделей для определения области где расположено лицо, а также создания эмбеддингов, для последующего распознавания.