[머신러닝] 네이버 API를 이용한 얼굴 인식하기 - 닮은 유명인 찾기

anpigon (70)in #kr • 6 years ago (edited)

안녕하세요. @anpigon입니다.

최근에 @codingart님의 OpenCV를 이용한 얼굴 인식 시리즈를 읽고나서 얼굴 인식에 관심이 생겼습니다. OpenCV로 얼굴인식 구현하는게 어려워서 인터넷을 찾아봤는데, 네이버에서 얼굴 인식 API를 제공하는 것을 알게 되었습니다. 네이버 Clova Face Recognition API를 이용해서 얼굴인식 하는 것을 간단하게 만들어 보겠습니다.

우선 네이버에서 "오픈 API 이용 신청"을 하여 키를 발급받았습니다. 처리한도가 하루에 1,000건 이네요. 이 정도면 테스트하는데 문제 없을 것 같습니다.

아래는 네이버에서 제공하는 파이썬 구현 예제 소스입니다. 그냥 복사&붙여넣기 했습니다.

import os
import sys
import requests
client_id = "YOUR_CLIENT_ID"
client_secret = "YOUR_CLIENT_SECRET"
# url = "https://openapi.naver.com/v1/vision/face" # 얼굴감지
url = "https://openapi.naver.com/v1/vision/celebrity" # 유명인 얼굴인식
files = {'image': open('YOUR_FILE_NAME', 'rb')}
headers = {'X-Naver-Client-Id': client_id, 'X-Naver-Client-Secret': client_secret }
response = requests.post(url,  files=files, headers=headers)
rescode = response.status_code
if(rescode==200):
    print (response.text)
else:
    print("Error Code:" + rescode)

저는 요즘 Node.js 보다 파이썬으로 구현하는게 더 편해졌습니다. 혹시 javascipt로 구현하실 분은 node 샘플 소스를 사용하면 됩니다.

스팀잇을 창조하신 네드형님의 프로필 사진으로 얼굴 인식을 테스트 해보겠습니다.

먼저 스팀잇 서버에서 네드형님 사진을 다운로드 합니다. 다들 아시겠지만 본인의 프로필 사진의 URL은 https://steemitimages.com/u/사용자이름/avatar 형태가 됩니다.

import urllib.request
from PIL import Image, ImageDraw

file_name =  'ned.jped'
image_url = 'https://steemitimages.com/u/ned/avatar'
urllib.request.urlretrieve(image_url, file_name)
Image.open(file_name)

이제 테스트할 사진이 준비되었습니다. 잘 생겼네요.

네이버 CFR API를 이용하여 얼굴 인식 결과를 받아보겠습니다.

files = {'image': open(file_name, 'rb')}
url = "https://openapi.naver.com/v1/vision/face" # 얼굴감지
headers = {'X-Naver-Client-Id': client_id, 'X-Naver-Client-Secret': client_secret }
response = requests.post(url,  files=files, headers=headers)
rescode = response.status_code
if(rescode==200):
    print (response.text)

얼굴 인식 결과가 나왔습니다. 하지만 JSON 형태의 데이터라서 읽기 힘듭니다. 보기 쉽게 출력해보겠습니다.

CFR API 가이드 문서를 읽어보면 faces[].roi 에 감지된 얼굴의 좌표와 크기 정보가 있다고 합니다. 이 데이터를 사용하여 사진에 얼굴 영역을 표시해봅시다.

import json

json_data = json.loads(response.text)
x, y, w, h = json_data['faces'][0]['roi'].values()

target_image = Image.open(file_name)
draw = ImageDraw.Draw(target_image)
draw.rectangle(((x,y), (x+w,y+h)), outline="red")
target_image

감지된 얼굴 영역에 붉은 박스가 표시되었습니다.

마지막으로 성별, 나이, 감정, 얼굴방향을 읽기 쉽게 출력합니다.

gender, gen_confidence = json_data['faces'][0]['gender'].values() # 성별
age, age_confidence = json_data['faces'][0]['age'].values() # 나이
emotion, emotion_confidence = json_data['faces'][0]['emotion'].values() # 감정
pose, pose_confidence = json_data['faces'][0]['pose'].values() # 얼굴 방향

result = """
성별: %s (%s)
나이: %s (%s)
감정: %s (%s)
방향: %s (%s)
""" % (
    gender, gen_confidence,
    age, age_confidence,
    emotion, emotion_confidence,
    pose, pose_confidence
)
print(result)

성별은 남성. 그리고 나이는 25 ~ 29세가 나왔습니다. 네드형님 나이가 이게 맞나요? 앞으로 네드동생이라고 불러야겠네요.ㅋ

하는 김에 네드형님과 닮은 유명인도 찾아보았습니다.

files = {'image': open(file_name, 'rb')}
url = "https://openapi.naver.com/v1/vision/celebrity" # 유명인 얼굴인식
headers = {'X-Naver-Client-Id': client_id, 'X-Naver-Client-Secret': client_secret }
response = requests.post(url,  files=files, headers=headers)
rescode = response.status_code
if(rescode==200):
    print (response.text)

이동욱과 42.86% 일치한다는 결과가 나왔습니다. 이 정도면 이동욱과 형제라고 해도 되겠습니다.