[E-3] 카메라 스티커앱을 만들어 봅시다

Opening

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• 이번 시간은 학습 노드의 제목 처럼 사람의 얼굴 사진에 스티커 사진을 붙여주는 프로그램을 만들어보는 시간입니다. opencv, dlib이라는 라이브러리를 접해보고 파이썬에서 이미지 처리를 하는 방법들을 직접 구현해보는 시간입니다.
• 셀피는 주로 세로형이 많으므로 다양한 가로 세로 사이즈 변환과 얼굴 위에 붙이고 싶은 스티커를 많이 찾아보면서 흥미를 느껴보도록 하시죠!
• 파이썬의 indexing과 slicing이 많이 사용되는데 이 내용에 대한 것을 짚고 넘어가 볼까요? :
  • 참고 링크 :realpython.com/lessons/indexing-and-slicing/

Indexing and Slicing – Real Python

• 이번 시간에 얼굴인식을 하기위해 개인의 사진을 사용하게 될 것인데 이미지 인식 모델이 100프로 얼굴을 다 잘 찾는게 아니기 때문에 인식이 안 될 경우 당황하지 말고 다른 사진을 이용하시길 바랍니다.

Check-up 항목(E,GD,풀잎)

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• HOG와 SVM의 자세한 알고리즘의 차이점에 대해서 이해한 내용을 바탕으로 토론해 보도록 하시죠!
• [예시 답안]
  • HOG(Histogram of Oriented Gradient)는 이미지에서 방향성에 대한 히스토그램을 계산하여 구분하고자 하는 특징을 찾아냄
  • SVM(Support Machine Vector)는 분류하고자 하는 오브젝트가 있는 이미지와 없는 이미지를 구분하도록 학습을 진행함. 각 특징들이 갖는 영역 간의 차이를 구분할 수 있도록 최대의 마진을 갖는 초평면의 식을 구해주는 분류기임
  • 참고 사이트 링크: m.blog.naver.com/laonple/220912243990

머신 비전의 이해 - 11. 보행자 인식 2

 

Closing(F,E,GD)

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• 다양한 실험을 해보실 텐데 얼굴각도, 밝기 등을 매번 새로운 사진으로 하지 마시고 opencv를 이용해서 여러가지 사진에 변화를 주는 걸 도전해 보시면 어떨까요?
• 끝나면서 얼굴에 스티커 붙이는 것 외에 카메라 앱의 다양한 기능들(얼굴 특정 부위 강조해주기, 뽀샵해 주기 등)을 추가로 개발해 보고 싶은지 토론하면서 흥미를 느껴봅시다!

(예시 결과 제출물)