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- P1 전용 스크립트를 docs/avatar-art/linocut-pipeline 으로 옮겨 persona.json 설정으로 일반화(P1 재실행 리그 바이트 동일) - 7명 외형·상징 설계(linocut-cast.md)와 P2~P7 정면 원화 생성 프롬프트, 얼굴 없는 화풍 참조 - P1 원화 생성 프롬프트 보존
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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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