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- 아트 디렉션 v3 스타일 프레임·프롬프트(소유자 선택: 리노컷) - P1 정면 원화·얼굴 없는 기본형, 분할 레이어, 원화 픽셀 입술·턱 조각, 모티프 스프라이트, 소유자 기준 이미지 - 파이프라인 스크립트(분할·얼굴 음영·눈썹 중심선·입술 결·턱 조각·게시)와 manifest 검사 수치 - MediaPipe 모델과 재생성 가능한 진단 PNG는 무시하고 README에 받는 곳을 적었다
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1.6 KiB
Python
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Python
"""단독 프로세스로 FaceLandmarker를 실행해 478 랜드마크를 JSON으로 출력한다.
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(같은 프로세스에서 ImageSegmenter와 함께 쓰면 세그폴트가 재현되어 분리했다.)
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사용: python _run_face_landmarks.py <이미지경로> <출력json경로>
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import sys
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from pathlib import Path
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import mediapipe as mp
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import numpy as np
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from mediapipe.tasks import python as mp_python
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from mediapipe.tasks.python import vision
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from PIL import Image
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MODEL_FACE = Path(__file__).resolve().parent / "_models" / "face_landmarker.task"
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def main() -> int:
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image_path = Path(sys.argv[1])
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out_path = Path(sys.argv[2])
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base_options = mp_python.BaseOptions(model_asset_path=str(MODEL_FACE))
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options = vision.FaceLandmarkerOptions(
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base_options=base_options, running_mode=vision.RunningMode.IMAGE, num_faces=1
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)
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im = Image.open(image_path).convert("RGB")
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w, h = im.size
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arr = np.array(im)
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mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=arr)
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with vision.FaceLandmarker.create_from_options(options) as landmarker:
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result = landmarker.detect(mp_image)
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if not result.face_landmarks:
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out_path.write_text(json.dumps({"ok": False}), encoding="utf-8")
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print("FACE_LANDMARKS_FAILED")
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return 1
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lm = result.face_landmarks[0]
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pts = [[p.x * w, p.y * h] for p in lm]
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out_path.write_text(json.dumps({"ok": True, "width": w, "height": h, "points": pts}), encoding="utf-8")
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print(f"FACE_LANDMARKS_OK n={len(pts)}")
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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sys.exit(main())
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