diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/AutoAlignerModule.py b/app/YearbookRevampLibrary/AutoAlignerModule.py new file mode 100644 index 0000000..0c895a8 --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/AutoAlignerModule.py @@ -0,0 +1,134 @@ +import os +import cv2 as cv +import mediapipe as mp +from YearbookRevampLibrary.utils import output_image_files, collect_image_files + + +class AutoAligner(): + + def __init__(self): + + self.mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils + self.mp_pose = mp.solutions.pose + self.mp_holistic = mp.solutions.holistic + self.mp_face_detection = mp.solutions.face_detection + + def align_image(self, img, min_face_detection_confidence=0.5, min_pose_detection_confidence=0.5): + """ + :param img: image to align + :param min_face_detection_confidence: confidence for face detection in the image + :param min_pose_detection_confidence: confidence for pose detection in the image + :return: aligned image + """ + with self.mp_pose.Pose(static_image_mode=True, model_complexity=2, + min_detection_confidence=min_pose_detection_confidence) as pose: + image = img + image_height, image_width, _ = image.shape + + results = pose.process(cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)) + + if not results.pose_landmarks: + i = 0 + while (True): + mp_face_detection = self.mp_face_detection + + with mp_face_detection.FaceDetection(model_selection=1, + min_detection_confidence=min_face_detection_confidence) as face_detection: + + if i == 4: + return image + results2 = face_detection.process(cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)) + if not results2.detections: + i += 1 + image = cv.rotate(image, rotateCode=0) + continue + + return image + + n = results.pose_landmarks.landmark[self.mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].y + r = results.pose_landmarks.landmark[self.mp_holistic.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].y + l = results.pose_landmarks.landmark[self.mp_holistic.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].y + + if n < r and n < l: + pass + elif n > r and n > l: + image = cv.rotate(image, rotateCode=1) + elif n < r and n > l: + image = cv.rotate(image, rotateCode=0) + else: + image = cv.rotate(image, rotateCode=2) + + return image + + +def auto_align(cv2_list = None, input_path = None, output_path = None, min_face_detection_confidence=0.5, min_pose_detection_confidence=0.5): + """ + :param cv2_list: list of cv2 objects to be aligned + :param input_path: path of the folder containing images + :param output_path: path of the folder to save aligned images + :param min_face_detection_confidence: confidence for face detection in the image + :param min_pose_detection_confidence: confidence for pose detection in the image + :return: list of aligned cv2 objects + """ + images, filenames = collect_image_files(cv2_list, input_path) + # makeFolder(output_file) + + path = output_path + refined_images = [] + + mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils + mp_pose = mp.solutions.pose + mp_holistic = mp.solutions.holistic + + with mp_pose.Pose(static_image_mode=True, model_complexity=2, + min_detection_confidence=min_pose_detection_confidence) as pose: + + for idx, file in enumerate(images): + + image = images[idx] + image_height, image_width, _ = image.shape + + results = pose.process(cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)) + + if not results.pose_landmarks: + i = 0 + while (True): + + mp_face_detection = mp.solutions.face_detection + with mp_face_detection.FaceDetection(model_selection=1, + min_detection_confidence=min_face_detection_confidence) as face_detection: + + if i == 4: + refined_images.append(image) + break + + results2 = face_detection.process(cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)) + + if not results2.detections: + i += 1 + image = cv.rotate(image, rotateCode=0) + continue + + refined_images.append(image) + break + + continue + + n = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].y + r = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].y + l = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].y + + if n < r and n < l: + pass + elif n > r and n > l: + image = cv.rotate(image, rotateCode=1) + elif n < r and n > l: + image = cv.rotate(image, rotateCode=0) + else: + image = cv.rotate(image, rotateCode=2) + + refined_images.append(image) + + output = output_image_files(refined_images, output_path, filenames) + return output + diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/BackgroundModule.py b/app/YearbookRevampLibrary/BackgroundModule.py new file mode 100644 index 0000000..fa8a831 --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/BackgroundModule.py @@ -0,0 +1,66 @@ +import os +import cv2 as cv +import mediapipe as mp +import numpy as np +from YearbookRevampLibrary.utils import output_image_files, collect_image_files + + + +class SelfiSegmentation(): + + def __init__(self, model=1): + """ + :param model: model type 0 or 1. 0 is general 1 is landscape(faster) + """ + self.model = model + self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils + self.mpSelfieSegmentation = mp.solutions.selfie_segmentation + self.selfieSegmentation = self.mpSelfieSegmentation.SelfieSegmentation(self.model) + + def removeBG(self, img, imgBg=(255, 255, 255), threshold=0.1): + """ + :param img: image to remove background from + :param imgBg: BackGround Image + :param threshold: higher = more cut, lower = less cut + :return: background removed image + """ + imgRGB = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) + results = self.selfieSegmentation.process(imgRGB) + condition = np.stack( + (results.segmentation_mask,) * 3, axis=-1) > threshold + if isinstance(imgBg, tuple): + _imgBg = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8) + _imgBg[:] = imgBg + imgOut = np.where(condition, img, _imgBg) + else: + imgOut = np.where(condition, img, imgBg) + return imgOut + + +def remove_background(cv2_list = None, input_path = None, output_path = None, background_img=(255, 255, 255), model=0, threshold=0.1): + """ + :param cv2_list: list of cv2 objects + :param input_path: path of the folder containing images + :param output_path: path of the folder to save background removed images + :param background_img: image to set for the background + :param model: model type 0 or 1. 0 is general 1 is landscape(faster) + :param threshold: higher = more cut, lower = less cut + :return: list of cv2 objects with background removed + """ + + images, filenames = collect_image_files(cv2_list, input_path) + refined_images = [] + # makeFolder(output_file) + + segmentor = SelfiSegmentation(model) + + for idx, file in enumerate(images): + + img = images[idx] + imgOut = segmentor.removeBG(img, background_img, threshold) + + refined_images.append(imgOut) + + output = output_image_files(refined_images, output_path, filenames) + return output + \ No newline at end of file diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/Cartoon.py b/app/YearbookRevampLibrary/Cartoon.py new file mode 100644 index 0000000..6c1d68c --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/Cartoon.py @@ -0,0 +1,95 @@ +import cv2 +import os +import numpy as np +from YearbookRevampLibrary.utils import output_image_files, collect_image_files + + +def edge_mask(img, line_size, blur_value): + gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + gray_blur = cv2.medianBlur(gray, blur_value) + edges = cv2.adaptiveThreshold(gray_blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, line_size, blur_value) + return edges + +def Countours(image): + contoured_image = image + gray = cv2.cvtColor(contoured_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + edged = cv2.Canny(gray, 200, 200) + contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2:] + cv2.drawContours(contoured_image, contours, contourIdx=-1, color=6, thickness=1) + return contoured_image + +def ColourQuantization(image, K=9): + Z = image.reshape((-1, 3)) + Z = np.float32(Z) + criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001) + compactness, label, center = cv2.kmeans(Z, K, None, criteria, 1, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) + center = np.uint8(center) + res = center[label.flatten()] + res2 = res.reshape((image.shape)) + return res2 + +def BlurredCartoonFilter(cv2_list = None, input_path = None, output_path = None): + """ + :param cv2_list: list of cv2 objects + :param input_path: image folder path + + :param output_path: output folder path + :return: list of cv2 objects + + + """ + images, filenames = collect_image_files(cv2_list, input_path) + + final_output = [] + + for img in images: + line_size = 7 + blur_value = 7 + edges = edge_mask(img, line_size, blur_value) + total_color = 8 + k = total_color + data = np.float32(img).reshape((-1, 3)) + criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 20, 0.001) + ret, label, center = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) + center = np.uint8(center) + result = center[label.flatten()] + result = result.reshape(img.shape) + blurred = cv2.bilateralFilter(result, d=10, sigmaColor=250, sigmaSpace=250) + cartoon = cv2.bitwise_and(blurred, blurred, mask=edges) + final_output.append(cartoon) + + output = output_image_files(final_output, output_path, filenames) + return output + +def CartoonFilter(cv2_list = None, input_path = None, output_path = None): + """ + :param cv2_list: list of cv2 objects + :param input_path: image folder path + + :param output_path: output folder path + :return: list of cv2 objects + + + """ + images, filenames = collect_image_files(cv2_list, input_path) + + final_output = [] + for image in images: + coloured = ColourQuantization(image) + contoured = Countours(coloured) + final_image = contoured + + final_output.append(final_image) + + output = output_image_files(final_output, output_path, filenames) + return output + +if __name__ == "__main__": + BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) + os.chdir(BASE_DIR) + + input_path = os.path.join(BASE_DIR + "\\Input") + output_path = os.path.join(BASE_DIR + "\\Output") + CartoonFilter(cv2_list=None,input_path=input_path, output_path = output_path) + + diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/CircleCollage.py b/app/YearbookRevampLibrary/CircleCollage.py new file mode 100644 index 0000000..43fb029 --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/CircleCollage.py @@ -0,0 +1,176 @@ +import numpy as np +import random +import os +import cv2 +import operator +from YearbookRevampLibrary.Crop import CropBody +from YearbookRevampLibrary.utils import output_image_files, collect_image_files + + +def dist(a, b, c, d): + return np.sqrt((a - b) ** 2 + (c - d) ** 2) + + +def withinedge(x, y, radius,WIDTH,HEIGHT): + if x + radius < WIDTH and x > radius and y + radius < HEIGHT and y > radius: + return True + return False + + +def getTAngle(a, b, c): + return np.arccos((a ** 2 + b ** 2 - c ** 2) / (2 * a * b)) + + +def growSingle(cx, cy, cr, carray, growRate): + angle = np.arctan((cy - carray[1]) / (cx - carray[0])) + r = growRate + return [-r * np.cos(angle), r * np.sin(angle), r] + + +def growDouble(cx, cy, cr, carray1, carray2, growRate): + # angle = np.arctan((cy - carray1[1] )/(cx-carray1[0]))-np.arctan((carray2[1] - carray1[1] )/(carray2 [0]-carray1[0])) + + alpha = np.arctan((carray2[1] - carray1[1]) / (carray2[0] - carray1[0])) + angle1 = getTAngle(cr + carray1[2], carray2[2] + carray1[2], cr + carray2[2]) + x1 = (cr + carray1[2]) * np.cos(np.sign(alpha) * angle1) + y1 = (cr + carray1[2]) * np.sin(np.sign(alpha) * angle1) + cr += growRate + angle2 = getTAngle(cr + carray1[2], carray2[2] + carray1[2], cr + carray2[2]) + x2 = (cr + carray1[2]) * np.cos(np.sign(alpha) * angle2) + y2 = (cr + carray1[2]) * np.sin(np.sign(alpha) * angle2) + + growx = (x2 - x1) * np.cos(alpha) - (y2 - y1) * np.sin(alpha) + growy = (x2 - x1) * np.sin(alpha) + (y2 - y1) * np.cos(alpha) + + return [growx, growy, growRate] + + +class Circle: + def __init__(self, x, y): + self.x = x + self.y = y + self.r = 1 + self.growing = True + + def grow(self,CircleList,TotalFalse,WIDTH,HEIGHT): + if self.growing: + growRate = 1 + if not withinedge(self.x, self.y, self.r,WIDTH,HEIGHT): + TotalFalse += 1 + self.growing = False + else: + CircleCollisions = [] + for circle in CircleList: + if circle.x != self.x and circle.y != self.y: + if dist(circle.x, self.x, circle.y, self.y) < circle.r + self.r: + CircleCollisions.append([circle.x, circle.y, circle.r]) + # self.growing = False + # TotalFalse += 1 + if len(CircleCollisions) == 0: + self.r += growRate + elif len(CircleCollisions) == 1: + # output = growSingle(self.x,self.y,self.r,CircleCollisions[0],growRate) + # self.x+=output[0] + # self.y += output[1] + # self.r += output[2] + self.growing = False + TotalFalse += 1 + + elif len(CircleCollisions) == 2: + # output = growDouble(self.x,self.y,self.r,CircleCollisions[0],CircleCollisions[1],growRate) + # self.x += output[0] + # self.y += output[1] + # self.r += output[2] + self.growing = False + TotalFalse += 1 + + elif len(CircleCollisions) >= 3: + self.growing = False + TotalFalse += 1 + return TotalFalse + +def MakeCircleCollage(TemplateFile,cv2_list = None, input_path = None, output_path = None,filename = "Collage.png"): + """ + :param TemplateFile: Image file, used to make collage(Image file in black and white, white spots are places where circles will be made) + :param cv2_list: list of cv2 + :param input_path: image folder path + :param output_path: output folder path + :param filename: Filename of the final collage, by default "Collage.png" + """ + TotalFalse = 0 + CircleList = [] + TotalCircles = 2*len(os.listdir(input_path)) + + + TemplateImg = cv2.imread(TemplateFile) + HEIGHT, WIDTH, C = TemplateImg.shape + + + + i = 0 + while i < TotalCircles - 1: + y = random.randint(20, WIDTH - 20) + x = random.randint(20, HEIGHT - 20) + + if TemplateImg[x][y][0] == 0: + continue + + for circle in CircleList: + if (circle.x - x) ** 2 + (circle.y - y) ** 2 < circle.r ** 2: + break + else: + CircleList.append(Circle(x, y)) + i += 1 + + while TotalFalse < len(CircleList): + for circle in CircleList: + if random.random() < 2: + TotalFalse = circle.grow(CircleList,TotalFalse,WIDTH,HEIGHT) + + + + CircleList.sort(key=operator.attrgetter('r'),reverse=True) + + + + BlankImg_raw = np.zeros((WIDTH, HEIGHT), dtype=np.uint8) + BlankImg = cv2.cvtColor(BlankImg_raw, cv2.COLOR_GRAY2BGRA) + + + i = 0 + images, filenames = collect_image_files(cv2_list, input_path) + + final_output = [] + + for img_initial in images: + img_out = CropBody(None,size= 2 * CircleList[i].r,output_path=None,makeCircle=True,removeBackground=False,img_file= img_initial) + img_out = cv2.cvtColor(img_out,cv2.COLOR_BGR2BGRA) + img_out = cv2.rotate(img_out, cv2.cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) + for row in range(2 * CircleList[i].r): + for col in range(2 * CircleList[i].r): + if img_out[col][row][3] != 0: + BlankImg[int(CircleList[i].y - CircleList[i].r + col) % WIDTH][int(CircleList[i].x - CircleList[i].r + row) % HEIGHT] = img_out[col][row] + + i+=1 + + BlankImg = cv2.rotate(BlankImg, cv2.cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) + + + BlankImg = cv2.flip(BlankImg, 1) + + output = output_image_files([BlankImg], output_path, [[filename,"png"]]) + return output + + + +if __name__ == "__main__": + BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) + os.chdir(BASE_DIR) + + input_path = os.path.join(BASE_DIR + "\\Input") + output_path = os.path.join(BASE_DIR + "\\Output") + TemplateFile = os.path.join(BASE_DIR + "\\Bitmap.png") + + MakeCircleCollage(TemplateFile,None,input_path,output_path) + + diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/CollageModule.py b/app/YearbookRevampLibrary/CollageModule.py new file mode 100644 index 0000000..a4fa9d4 --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/CollageModule.py @@ -0,0 +1,96 @@ +import os, random +from PIL import Image + + +class CollageMaker(): + + def __init__(self): + pass + + def make_collage(self, images, filename, width, init_height): + """ + param: Make a collage image with a width equal to `width` from `images` and save to `filename`. + """ + if not images: + print('No images for collage found!') + return False + + margin_size = 2 + # run until a suitable arrangement of images is found + while True: + # copy images to images_list + images_list = images[:] + coefs_lines = [] + images_line = [] + x = 0 + while images_list: + # get first image and resize to `init_height` + img_path = images_list.pop(0) + img = Image.open(img_path) + img.thumbnail((width, init_height)) + # when `x` will go beyond the `width`, start the next line + if x > width: + coefs_lines.append((float(x) / width, images_line)) + images_line = [] + x = 0 + x += img.size[0] + margin_size + images_line.append(img_path) + # finally add the last line with images + coefs_lines.append((float(x) / width, images_line)) + + # compact the lines, by reducing the `init_height`, if any with one or less images + if len(coefs_lines) <= 1: + break + if any(map(lambda c: len(c[1]) <= 1, coefs_lines)): + # reduce `init_height` + init_height -= 10 + else: + break + + # get output height + out_height = 0 + for coef, imgs_line in coefs_lines: + if imgs_line: + out_height += int(init_height / coef) + margin_size + if not out_height: + print('Height of collage could not be 0!') + return False + + collage_image = Image.new('RGB', (width, int(out_height)), (35, 35, 35)) + # put images to the collage + y = 0 + for coef, imgs_line in coefs_lines: + if imgs_line: + x = 0 + for img_path in imgs_line: + img = Image.open(img_path) + # if need to enlarge an image - use `resize`, otherwise use `thumbnail`, it's faster + k = (init_height / coef) / img.size[1] + if k > 1: + img = img.resize((int(img.size[0] * k), int(img.size[1] * k)), Image.ANTIALIAS) + else: + img.thumbnail((int(width / coef), int(init_height / coef)), Image.ANTIALIAS) + if collage_image: + collage_image.paste(img, (int(x), int(y))) + x += img.size[0] + margin_size + y += int(init_height / coef) + margin_size + collage_image.save(filename) + return True + + +def make_collage(input_file, filename, width, init_height): + """ + :param input_file: file containing images + :param filename: filename + extension for the output collage + :param width: width + :param init_height: height + """ + files = [os.path.join(input_file, fn) for fn in os.listdir(input_file)] + images = [fn for fn in files if os.path.splitext(fn)[1].lower() in ('.jpg', '.jpeg', '.png')] + + random.shuffle(images) + + mclg = CollageMaker() + res = mclg.make_collage(images, filename, width, init_height) + if not res: + raise Exception("Failed to create Collage!!") \ No newline at end of file diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/Crop.py b/app/YearbookRevampLibrary/Crop.py new file mode 100644 index 0000000..a7835c5 --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/Crop.py @@ -0,0 +1,263 @@ +import cv2 +import os +import numpy as np +import mediapipe as mp +import re +from YearbookRevampLibrary.utils import output_image_files, collect_image_files + +class SelfiSegmentation(): + + def __init__(self, model=1): + """ + :param model: model type 0 or 1. 0 is general 1 is landscape(faster) + """ + self.model = model + self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils + self.mpSelfieSegmentation = mp.solutions.selfie_segmentation + self.selfieSegmentation = self.mpSelfieSegmentation.SelfieSegmentation(self.model) + + def removeBG(self, img, imgBg=(255, 255, 255), threshold=0.1): + """ + :param img: image to remove background from + :param imgBg: BackGround Image + :param threshold: higher = more cut, lower = less cut + :return: background removed image + """ + imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) + results = self.selfieSegmentation.process(imgRGB) + condition = np.stack( + (results.segmentation_mask,) * 3, axis=-1) > threshold + if isinstance(imgBg, tuple): + _imgBg = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8) + _imgBg[:] = imgBg + imgOut = np.where(condition, img, _imgBg) + else: + imgOut = np.where(condition, img, imgBg) + return imgOut + +def incircle(point, radius,makeCircle): + if not makeCircle: + return True + if (point[0] - radius) ** 2 + (point[1] - radius) ** 2 <= radius ** 2: + return True + else: + return False + + +def CropFace(img_file_src, size, output_path=None, makeCircle = True,img_file = None): + """ + + :param img_file_src: image file path + :param size: diameter of final image + :param output_path: output folder location(if nothing specified, return image as array) + :param makeCircle: Crop as circle or square, By default True + :param img_file: Pass an image file as cv2 object, if you dont want to pass image file path, By default none + :return: list of cv2 objects + + + """ + # print(img_file) + if img_file.any() == None: + img_initial = cv2.imread(img_file_src) + else: + img_initial = img_file + final_img = [] + grayImg = cv2.cvtColor(img_initial, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + + face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml") + + faces = face_cascade.detectMultiScale(grayImg, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) + + if len(faces) == 0: + faces = [] + rows, cols, c = img_initial.shape + ColCenter = int(cols / 2) + RowCenter = int(rows / 2) + radius = min(ColCenter, RowCenter) + faces.append( [ColCenter, RowCenter, radius,radius]) + + # print(faces) + + for face in faces: + + face_img_raw = img_initial[face[1]:face[1] + face[2], face[0]:face[0] + face[2]] + + face_img = cv2.cvtColor(face_img_raw, cv2.COLOR_BGR2BGRA) + + radius = int(face[2] / 2) + + for rows in range(face_img.shape[0]): + for cols in range(face_img.shape[1]): + if not incircle([rows, cols], radius,makeCircle): + face_img[rows][cols][3] = 0 + + face_img_final = cv2.resize(face_img, (size, size)) + + final_img.append(face_img_final) + # else: + # blankimg = np.zeros((size, size), dtype=np.uint8) + # final_img.append(cv2.cvtColor(blankimg, cv2.COLOR_GRAY2BGR)) + + if output_path == None: + return final_img + else: + file = re.split(r"[./\\]", img_file_src)[-2:-1] + + i = 0 + for img in final_img: + try: + cv2.imwrite(output_path + "\\" + file[0] + str(i)+ "." + file[1], img) + except: + cv2.imwrite(output_path + "\\" + file[0] + str(i) + ".png", img) + i+=1 + + +def CropBody(img_file_src, size, output_path=None ,makeCircle = True,removeBackground = True,img_file = None): + """ + + :param img_file_src: image file path + :param size: diameter of final image + :param output_path: output folder location(if nothing specified, return image as array) + :param makeCircle: Crop as circle or square, By default True + :param removeBackground: Removing the background via mediapipe, By default True + :param img_file: Pass an image file as cv2 object, if you dont want to pass image file path, By default none + :return: cv2 object + + + """ + if img_file.any() == None: + img = cv2.imread(img_file_src) + else: + img = img_file + rows, cols, c = img.shape + mp_pose = mp.solutions.pose + with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose: + image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) + image.flags.writeable = False + + results = pose.process(image) + image.flags.writeable = True + # print(results.pose_landmarks) + + if results.pose_landmarks: + landmarks = results.pose_landmarks.landmark + + # Find location of nose, to center circle around it + Nose = landmarks[mp_pose.PoseLandmark.NOSE.value] + if Nose: + RowCenter = int(Nose.y * rows) + ColCenter = int(Nose.x * cols) + else: + RowCenter = int(rows / 2) + ColCenter = int(cols / 2) + + # Calculates maximum possible radius size + if cols < rows: + radius = int(cols / 2) + ColCenter = radius + if RowCenter < radius: + RowCenter = radius + elif rows - RowCenter < radius: + RowCenter = rows - radius + else: + radius = int(rows / 2) + RowCenter = radius + if ColCenter < radius: + ColCenter = radius + elif cols - ColCenter < radius: + ColCenter = cols - radius + + segment = SelfiSegmentation(0) + if removeBackground: + ImageOut = segment.removeBG(img, (255, 255, 255)) + else: + ImageOut = img + + + # Crops image + face_img_raw = ImageOut[RowCenter - radius:RowCenter + radius, ColCenter - radius:ColCenter + radius] + + # Convert to include an alpha value + face_img = cv2.cvtColor(face_img_raw, cv2.COLOR_BGR2BGRA) + + for rows in range(face_img.shape[0]): + for cols in range(face_img.shape[1]): + if not incircle([rows, cols], radius, makeCircle): + face_img[rows][cols][3] = 0 + + face_img_final = cv2.resize(face_img, (size, size)) + else: + + ColCenter = int(cols / 2) + RowCenter = int(rows / 2) + radius = min(ColCenter,RowCenter) + if removeBackground: + segment = SelfiSegmentation(0) + img = segment.removeBG(img, (255, 255, 255)) + + + face_img_raw = img[RowCenter - radius:RowCenter + radius, ColCenter - radius:ColCenter + radius] + + face_img_raw = cv2.cvtColor(face_img_raw, cv2.COLOR_BGR2BGRA) + for rows in range(face_img_raw.shape[0]): + for cols in range(face_img_raw.shape[1]): + if not incircle([rows, cols], radius, makeCircle): + face_img_raw[rows][cols][3] = 0 + + face_img_final = cv2.resize(face_img_raw, (size, size)) + if output_path == None: + return face_img_final + else: + file = re.split(r"[./\\]", img_file_src)[-2:-1] + + + try: + cv2.imwrite(output_path + "\\" + file[0] + "." + file[1], face_img_final) + except: + cv2.imwrite(output_path + "\\" + file[0] + ".png", face_img_final) + + +def CropAll(cv2_list = None, input_path = None, output_path = None, type=0, makeCircle = True,removeBackground = True): + """ + :param cv2_list: list of cv2 objects + :param input_path: image folder path + :param output_path: output folder path + :param type: type of crop, 0 to crop body, 1 to get face crop , default is 0 + :param makeCircle: Crop as circle or square, By default True + :return: list of cv2 objects + + + """ + images, filenames = collect_image_files(cv2_list, input_path) + final_filenames = [] + final_output = [] + + + for img_initial,filename in zip(images,filenames): + rows, cols, c = img_initial.shape + size = int(min(rows, cols)) + + if type == 0: + Image_Out = CropBody(None, size, None ,makeCircle,removeBackground,img_initial) + final_output.append(Image_Out) + else: + Images_Out = CropFace(None, size, None ,makeCircle,img_initial) + for iindex,img_out in enumerate(Images_Out): + final_output.append(img_out) + final_filenames.append([filename[0]+ str(iindex),filename[1]]) + if type == 0: + output = output_image_files(final_output, output_path, filenames) + else: + output = output_image_files(final_output, output_path, final_filenames) + return output + + +if __name__ == "__main__": + BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) + os.chdir(BASE_DIR) + + input_path = os.path.join(BASE_DIR + "\\Input") + output_path = os.path.join(BASE_DIR + "\\Output") + CropAll(None,input_path,output_path,0,True,False) + + diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/MosaicModule.py b/app/YearbookRevampLibrary/MosaicModule.py new file mode 100644 index 0000000..1af905d --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/MosaicModule.py @@ -0,0 +1,158 @@ +#/usr/bin/env python +import os, random, argparse +from PIL import Image +import numpy as np + + +def CreateMosaic(target_image,input_images,grid_size, output_filename=None, output_path=None, is_folder_input=False ,reuse_images=True): + + """ + :param target_image: the image whose mosaic is to be generated (Path of the image has to be entered in this parameter). + :param input_images: the list/folder of the images that we want to use to generate the mosaic. + :param grid_size: tuple containing the number of images we want along the height and breadth of mosaic respectively. + :param output_filename: string containing the filename of the generated mosaic + :param output_path: string containing the required path where the generated mosaic is to be saved (optional argument) + :param is_folder_input: a boolean specify whether the input images are passed to the function as a folder or list (True means a folder is passed, default value is set to False) + :param reuse_images: a boolean to specify whether we want input images to be reused to create the mosaic(optional argument , by default set to True ) + :return: generated mosaic image as a numpy array + """ + def getImages(images_directory): + files = os.listdir(images_directory) + images = [] + for file in files: + filePath = os.path.abspath(os.path.join(images_directory, file)) + try: + fp = open(filePath, "rb") + im = Image.open(fp) + images.append(im) + im.load() + fp.close() + except: + print("Invalid image: %s" % (filePath,)) + return (images) + + + def getAverageRGB(image): + im = np.array(image) + w, h, d = im.shape + return (tuple(np.average(im.reshape(w * h, d), axis=0))) + + + def splitImage(image, size): + W, H = image.size[0], image.size[1] + m, n = size + w, h = int(W / n), int(H / m) + imgs = [] + for j in range(m): + for i in range(n): + imgs.append(image.crop((i * w, j * h, (i + 1) * w, (j + 1) * h))) + return (imgs) + + + def getBestMatchIndex(input_avg, avgs): + avg = input_avg + index = 0 + min_index = 0 + min_dist = float("inf") + for val in avgs: + dist = ((val[0] - avg[0]) * (val[0] - avg[0]) + (val[1] - avg[1]) * (val[1] - avg[1]) + (val[2] - avg[2]) * (val[2] - avg[2])) + if dist < min_dist: + min_dist = dist + min_index = index + index += 1 + return (min_index) + + + def createImageGrid(images, dims): + m, n = dims + width = max([img.size[0] for img in images]) + height = max([img.size[1] for img in images]) + grid_img = Image.new('RGB', (n * width, m * height)) + for index in range(len(images)): + row = int(index / n) + col = index - n * row + grid_img.paste(images[index], (col * width, row * height)) + return (grid_img) + + + def createPhotomosaic(target_image, input_images, grid_size, reuse_images=True): + target_images = splitImage(target_image, grid_size) + + output_images = [] + count = 0 + batch_size = int(len(target_images) / 10) + avgs = [] + for img in input_images: + try: + avgs.append(getAverageRGB(img)) + except ValueError: + continue + + for img in target_images: + avg = getAverageRGB(img) + match_index = getBestMatchIndex(avg, avgs) + output_images.append(input_images[match_index]) + if count > 0 and batch_size > 10 and count % batch_size == 0: + print('processed %d of %d...' % (count, len(target_images))) + count += 1 + # remove selected image from input if flag set + if not reuse_images: + input_images.remove(match_index) + + mosaic_image = createImageGrid(output_images, grid_size) + return (mosaic_image) + + + ### --------------------------------------------- + + + target_image = Image.open(target_image) + + # input images + + if(is_folder_input==True): + input_images = getImages(input_images) + else : + input_images = input_images + # check if any valid input images found + if input_images == []: + # print('No input images found in %s. Exiting.' % (args.images,)) + exit() + + # shuffle list - to get a more varied output? + random.shuffle(input_images) + + + + + # resize the input to fit original image size? + resize_input = True + + print('starting photomosaic creation...') + + # if images can't be reused, ensure m*n <= num_of_images + if not reuse_images: + if grid_size[0] * grid_size[1] > len(input_images): + print('grid size less than number of images') + exit() + + # resizing input + if resize_input: + print('resizing images...') + # for given grid size, compute max dims w,h of tiles + dims = (int(target_image.size[0] / grid_size[1]), + int(target_image.size[1] / grid_size[0])) + print("max tile dims: %s" % (dims,)) + # resize + for img in input_images: + img.thumbnail(dims) + + # create photomosaic + mosaic_image = createPhotomosaic(target_image, input_images, grid_size, reuse_images) + + # write out mosaic + if(output_path!=None): + mosaic_image.save(f'{output_path}/{output_filename}.jpeg', 'jpeg') + + return mosaic_image + diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/PoseDetectorModule.py b/app/YearbookRevampLibrary/PoseDetectorModule.py new file mode 100644 index 0000000..4bbb9cf --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/PoseDetectorModule.py @@ -0,0 +1,132 @@ +import cv2 as cv +import mediapipe as mp +import math + +class PoseDetector(): + """ + Estimates Pose points of a human body using the mediapipe library. + """ + + def __init__(self, mode=False, upBody=False, smooth=True, + detectionCon=0.5, trackCon=0.5): + """ + :param mode: In static mode, detection is done on each image: slower + :param upBody: Upper boy only flag + :param smooth: Smoothness Flag + :param detectionCon: Minimum Detection Confidence Threshold + :param trackCon: Minimum Tracking Confidence Threshold + """ + + self.mode = mode + self.upBody = upBody + self.smooth = smooth + self.detectionCon = detectionCon + self.trackCon = trackCon + + self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils + self.mpPose = mp.solutions.pose + self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.upBody, self.smooth, + self.detectionCon, self.trackCon) + + def findPose(self, img, draw=True): + """ + Find the pose landmarks in an Image of BGR color space. + :param img: Image to find the pose in. + :param draw: Flag to draw the output on the image. + :return: Image with or without drawings + """ + imgRGB = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) + self.results = self.pose.process(imgRGB) + if self.results.pose_landmarks: + if draw: + self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks, + self.mpPose.POSE_CONNECTIONS) + return img + + def findPosition(self, img, draw=True, bboxWithHands=False): + """ + Find the positions of the landmarks and a surrounding box around human. + :param img: Image to find the landmarks and background box in. + :param draw: Flag to draw the output on the image. + :bboxWithHands: Boolean to include hands in the background box. + :return: landmarks list, background box dict and image. + """ + self.lmList = [] + self.bboxInfo = {} + imgRGB = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) + self.results = self.pose.process(imgRGB) + if self.results.pose_landmarks: + for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark): + h, w, c = img.shape + cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) + self.lmList.append([id, cx, cy]) + + # Bounding Box + ad = abs(self.lmList[12][1] - self.lmList[11][1]) // 2 + if bboxWithHands: + x1 = self.lmList[16][1] - ad + x2 = self.lmList[15][1] + ad + else: + x1 = self.lmList[12][1] - ad + x2 = self.lmList[11][1] + ad + if self.upBody: + y2 = self.lmList[23][2] + ad + else: + y2 = self.lmList[29][2] + ad + y1 = self.lmList[1][2] - ad + bbox = (x1, y1, x2 - x1, y2 - y1) + cx, cy = bbox[0] + (bbox[2] // 2), \ + bbox[1] + bbox[3] // 2 + + self.bboxInfo = {"bbox": bbox, "center": (cx, cy)} + + if draw: + cv.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), 3) + cv.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv.FILLED) + + return self.lmList, self.bboxInfo, img + + def findAngle(self, img, p1, p2, p3, draw=True): + """ + Finds angle between three points. Inputs index values of landmarks + instead of the actual points. + :param img: Image to draw output on. + :param p1: Point1 - Index of Landmark 1. + :param p2: Point2 - Index of Landmark 2. + :param p3: Point3 - Index of Landmark 3. + :param draw: Flag to draw the output on the image. + :return: angle between the given points and the image + """ + self.lmList = [] + imgRGB = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) + self.results = self.pose.process(imgRGB) + if self.results.pose_landmarks: + for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark): + h, w, c = img.shape + cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) + self.lmList.append([id, cx, cy]) + + # Get the landmarks + x1, y1 = self.lmList[p1][1:] + x2, y2 = self.lmList[p2][1:] + x3, y3 = self.lmList[p3][1:] + + # Calculate the Angle + angle = math.degrees(math.atan2(y3 - y2, x3 - x2) - + math.atan2(y1 - y2, x1 - x2)) + if angle < 0: + angle += 360 + + # Draw + if draw: + cv.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 3) + cv.line(img, (x3, y3), (x2, y2), (255, 255, 255), 3) + cv.circle(img, (x1, y1), 10, (0, 0, 255), cv.FILLED) + cv.circle(img, (x1, y1), 15, (0, 0, 255), 2) + cv.circle(img, (x2, y2), 10, (0, 0, 255), cv.FILLED) + cv.circle(img, (x2, y2), 15, (0, 0, 255), 2) + cv.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv.FILLED) + cv.circle(img, (x3, y3), 15, (0, 0, 255), 2) + cv.putText(img, str(int(angle)), (x2 - 50, y2 + 50), + cv.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 0, 255), 2) + return angle, img \ No newline at end of file diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/SimpleCollage.py b/app/YearbookRevampLibrary/SimpleCollage.py new file mode 100644 index 0000000..4b5e196 --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/SimpleCollage.py @@ -0,0 +1,67 @@ +import numpy as np +import random +import os +import cv2 +import operator +from YearbookRevampLibrary.Crop import CropBody +from YearbookRevampLibrary.utils import output_image_files, collect_image_files + + + +def SimpleCollage(cv2_list = None, input_path = None, output_path = None,size = [2000,2000],makeCircle = True,array = np.ones((8,8)),removeBackground = False,filename = "Collage"): + """ + :param cv2_list: list of cv2 objects + :param input_path: image folder path + :param output_path: output folder path + :param size: Specify the final image size as (rows,columns) tuple + :param array: Pass a numpy array with 1s at the position you want the image and 0s at the place to leave blank + :param makeCircle: Crop as circle or square + :param removeBackground: Specify removing background or not, by default false + :param filename: Filename of the final collage, by default "Collage" + :return: cv2 object + """ + # images_files = os.listdir(input_path) + images, filenames = collect_image_files(cv2_list, input_path) + + final_output = [] + + arrayShape = array.shape + + rowsize = size[0]/arrayShape[0] + colsize = size[1]/arrayShape[1] + + radius = int(min(rowsize,colsize)/2) + + final_img = np.zeros((size[0],size[1],4),dtype=np.uint8) + + + + i = 0 + max = len(images) + for row in range(arrayShape[0]): + for col in range (arrayShape[1]): + if i >= max: + break + if array[row,col] == 1: + + img_out = CropBody(None,size= 2*radius,output_path=None,makeCircle=makeCircle,removeBackground=removeBackground,img_file= images[i]) + x_locn = int((row+0.5)*rowsize) + y_locn = int((col + 0.5) * colsize) + final_img[x_locn-radius:x_locn+radius,y_locn-radius:y_locn+radius,] = img_out + i+=1 + + output = output_image_files([final_img], output_path, [[filename,"png"]]) + return output + + +if __name__ == "__main__": + BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) + os.chdir(BASE_DIR) + + input_path = os.path.join(BASE_DIR + "\\Input") + output_path = os.path.join(BASE_DIR + "\\Output") + + + SimpleCollage(None,input_path,output_path,(2000,3000),True) + + diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/__init__.py b/app/YearbookRevampLibrary/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..e7f865f --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/__init__.py @@ -0,0 +1,9 @@ +from YearbookRevampLibrary.AutoAlignerModule import AutoAligner +from YearbookRevampLibrary.BackgroundModule import SelfiSegmentation +from YearbookRevampLibrary.PoseDetectorModule import PoseDetector +from YearbookRevampLibrary.CollageModule import CollageMaker +from YearbookRevampLibrary.Crop import CropBody,CropFace,CropAll +from YearbookRevampLibrary.Cartoon import BlurredCartoonFilter,CartoonFilter +from YearbookRevampLibrary.CircleCollage import MakeCircleCollage +from YearbookRevampLibrary.SimpleCollage import SimpleCollage +from YearbookRevampLibrary.MosaicModule import CreateMosaic \ No newline at end of file diff --git a/app/YearbookRevampLibrary/haarcascade_frontalface_default.xml b/app/YearbookRevampLibrary/haarcascade_frontalface_default.xml new file mode 100644 index 0000000..cbd1aa8 --- /dev/null +++ b/app/YearbookRevampLibrary/haarcascade_frontalface_default.xml @@ -0,0 +1,33314 @@ + + + +BOOST + HAAR + 24 + 24 + + 211 + + 0 + 25 + + <_> + 9 + -5.0425500869750977e+00 + + <_> + + 0 -1 0 -3.1511999666690826e-02 + + 2.0875380039215088e+00 -2.2172100543975830e+00 + <_> + + 0 -1 1 1.2396000325679779e-02 + + -1.8633940219879150e+00 1.3272049427032471e+00 + <_> + + 0 -1 2 2.1927999332547188e-02 + + -1.5105249881744385e+00 1.0625729560852051e+00 + <_> + + 0 -1 3 5.7529998011887074e-03 + + -8.7463897466659546e-01 1.1760339736938477e+00 + <_> + + 0 -1 4 1.5014000236988068e-02 + + -7.7945697307586670e-01 1.2608419656753540e+00 + <_> + + 0 -1 5 9.9371001124382019e-02 + + 5.5751299858093262e-01 -1.8743000030517578e+00 + <_> + + 0 -1 6 2.7340000960975885e-03 + + -1.6911929845809937e+00 4.4009700417518616e-01 + <_> + + 0 -1 7 -1.8859000876545906e-02 + + -1.4769539833068848e+00 4.4350099563598633e-01 + <_> + + 0 -1 8 5.9739998541772366e-03 + + -8.5909199714660645e-01 8.5255599021911621e-01 + <_> + 16 + -4.9842400550842285e+00 + + <_> + + 0 -1 9 -2.1110000088810921e-02 + + 1.2435649633407593e+00 -1.5713009834289551e+00 + <_> + + 0 -1 10 2.0355999469757080e-02 + + -1.6204780340194702e+00 1.1817760467529297e+00 + <_> + + 0 -1 11 2.1308999508619308e-02 + + -1.9415930509567261e+00 7.0069098472595215e-01 + <_> + + 0 -1 12 9.1660000383853912e-02 + + -5.5670100450515747e-01 1.7284419536590576e+00 + <_> + + 0 -1 13 3.6288000643253326e-02 + + 2.6763799786567688e-01 -2.1831810474395752e+00 + <_> + + 0 -1 14 -1.9109999760985374e-02 + + -2.6730210781097412e+00 4.5670801401138306e-01 + <_> + + 0 -1 15 8.2539999857544899e-03 + + -1.0852910280227661e+00 5.3564202785491943e-01 + <_> + + 0 -1 16 1.8355000764131546e-02 + + -3.5200199484825134e-01 9.3339198827743530e-01 + <_> + + 0 -1 17 -7.0569999516010284e-03 + + 9.2782098054885864e-01 -6.6349899768829346e-01 + <_> + + 0 -1 18 -9.8770000040531158e-03 + + 1.1577470302581787e+00 -2.9774799942970276e-01 + <_> + + 0 -1 19 1.5814000740647316e-02 + + -4.1960600018501282e-01 1.3576040267944336e+00 + <_> + + 0 -1 20 -2.0700000226497650e-02 + + 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os.path.splitext(file) + filenames.append([filename, file_ext]) + IMAGE_FILES.append(image) + + return IMAGE_FILES, filenames + +def output_image_files(cv2_list, output_path, filenames): + if output_path != None: + for i in range(len(cv2_list)): + + filename, file_ext = filenames[i] + try: + cv.imwrite(output_path + '\\' + filename + file_ext, cv2_list[i]) + except : + cv.imwrite(output_path + '\\' + filename + ".png", cv2_list[i]) + # cv.imwrite(output_path + '\\' + "image-{}".format(i) + ".png", cv2_list[i]) + return cv2_list + + + + \ No newline at end of file diff --git a/app/aligner.py b/app/aligner.py new file mode 100644 index 0000000..79e4e90 --- /dev/null +++ b/app/aligner.py @@ -0,0 +1,12 @@ +import sys +import os +sys.path.insert(0, 'app/YearbookRevampLibrary') +from YearbookRevampLibrary.AutoAlignerModule import auto_align + + +ROOT_DIR = "media" +dirs = [f for f in os.listdir(ROOT_DIR) if os.path.isdir(os.path.join(ROOT_DIR, f))] + +for current_dir in dirs: + current_dir = 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