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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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1.4 KiB
Python
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Python
"""단독 프로세스로 ImageSegmenter(selfie_multiclass_256x256)를 실행해
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category_mask를 .npy로 저장한다. (세그폴트 회피를 위해 FaceLandmarker와 분리.)
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사용: python _run_segmentation.py <이미지경로> <출력npy경로>
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"""
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from __future__ import annotations
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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_SEG = Path(__file__).resolve().parent / "_models" / "selfie_multiclass_256x256.tflite"
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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_SEG))
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options = vision.ImageSegmenterOptions(
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base_options=base_options, output_confidence_masks=False, output_category_mask=True
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)
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im = Image.open(image_path).convert("RGB")
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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.ImageSegmenter.create_from_options(options) as seg:
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result = seg.segment(mp_image)
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if result.category_mask is None:
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print("SEGMENTATION_FAILED")
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return 1
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category_mask = result.category_mask.numpy_view()[:, :, 0].copy()
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np.save(out_path, category_mask)
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print(f"SEGMENTATION_OK shape={category_mask.shape}")
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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sys.exit(main())
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