deepfake 주석 설명 추가

코드 전체적으로 이해를 돕기 위해 주석을 추가했다

Author: developHeo515

deepfake/main.py

@@ -1,19 +1,25 @@
+# 최신화 : 2022/11/4(금)
 # 중간발표 완성버전
 # 웹캠으로 이미지 딴거를
 # 이미지에 이미지(웹캠) 넣기 - 성공
-import cv2
-import dlib
+import cv2  # 이미지 처리 라이브러리
+import dlib  # 이미지 처리 라이브러리
 import sys
 import numpy as np
 
 
+# 이미지 크기를 조정해준다 0.7은 10분의 7로 줄여주기 위한 변수. cv2.resize에서 쓰인다.
 # scaler = 0.2
 scaler = 0.7
 
+# 얼굴 디텍터 모듈 초기화
 detector = dlib.get_frontal_face_detector()
+# 얼굴 특징점 모듈 초기화 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 이 파일이 있어야 실행가능
+# shape_predictor_68_face_landmarks.dat 는 머신러닝으로 학습된 모델
 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
 
 
+# 웹캠이 켜진다.
 cap = cv2.VideoCapture(0)
 
 width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
@@ -44,20 +50,16 @@
 cv2.destroyAllWindows()
 
 
-# cv2.imshow('test', img)
-# cv2.waitKey(0)
-
-
-# load overlay image
+# 파일 이미지를 BGRA 타입으로 읽기
+# load overlay image , PNG 파일을 넣어야한다.  cv2.IMREAD_UNCHANGED 이걸 해야 BGR값과 A(알파채널)값을 읽을 수 있다.
 overlay = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
-#overlay = cv2.imread('test.png', 1)
 
 #
 #
 #
-# overlay function
 
 
+# overlay function, 이미지(웹캠)을 이미지에 띄우는 것은 구글링을 통해 찾았다함.
 def overlay_transparent(background_img, img_to_overlay_t, x, y, overlay_size=None):
     bg_img = background_img.copy()
     # convert 3 channels to 4 channels
@@ -81,7 +83,8 @@ def overlay_transparent(background_img, img_to_overlay_t, x, y, overlay_size=Non
                               mask=cv2.bitwise_not(mask))
     img2_fg = cv2.bitwise_and(img_to_overlay_t, img_to_overlay_t, mask=mask)
 
-    bg_img[int(y-h/2):int(y+h/2), int(x-w/2):int(x+w/2)] = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
+    bg_img[int(y-h/2):int(y+h/2), int(x-w/2)
+               :int(x+w/2)] = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
 
     # convert 4 channels to 4 channels
     bg_img = cv2.cvtColor(bg_img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)
@@ -93,25 +96,30 @@ def overlay_transparent(background_img, img_to_overlay_t, x, y, overlay_size=Non
 
 
 while True:
+    ''' #여기는 영상을 읽기 위한 부분
     # read frame buffer from video
     # 비디오의 한 프레임씩 읽는다. 제대로 프레임을 읽으면 ret값이 True, 실패하면 False가 나타난다. img에 읽은 프레임이 나온다.
     # ret, img = cap.read()
     # if not ret:
     #     break
+    # '''
 
     # cv2.imread(fileName, flag) : fileName은 이미지 파일의 경로를 의미하고 flag는 이미지 파일을 읽을 때 옵션이다.
     img = cv2.imread('boy2.png', 1)
-    # cv2.imshow('test', img)
 
+    # img에 (int(img.shape[1] * scaler), int(img.shape[0] * scaler)) 크기로 조절
     img = cv2.resize(
         img, (int(img.shape[1] * scaler), int(img.shape[0] * scaler)))
     ori = img.copy()
 
-    # detect faces
+    # detect faces, img에서 모든 얼굴 찾기
     faces = detector(img)
+    # 찾은 모든 얼굴에서 첫번째 얼굴만 가져오기
     face = faces[0]
 
+    # img의 face 영역 안의 얼굴 특징점 찾기
     dlib_shape = predictor(img, face)
+    # dlib 객체를 numpy 객체로 변환(연산을 쉽게 하기 위해)
     shape_2d = np.array([[p.x, p.y] for p in dlib_shape.parts()])
 
     # compute center of face
@@ -123,22 +131,29 @@ def overlay_transparent(background_img, img_to_overlay_t, x, y, overlay_size=Non
 
     center_x, center_y = np.mean(shape_2d, axis=0).astype(np.int)
 
+    # 복사한 이미지를 센터x, 센터y 중심으로 넣고 overlay_size 만큼 resize해서
+    # 원본 이미지에 넣어준다. 크기는 얼굴 크기만큼 resize해주는 것이다.
     result = overlay_transparent(
         ori, overlay, center_x, center_y-10, overlay_size=(face_size, face_size))
 
-    # visualize
+    # visualize , 직사각형 그리기
     img = cv2.rectangle(img, pt1=(face.left(), face.top()),
                         pt2=(face.right(), face.bottom()),
                         color=(255, 255, 255), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
 
+    # 얼굴 특징점 그리기, 68개의 점을 찾아줌
     for s in shape_2d:
+        # 얼굴에 원그리기
         cv2.circle(img, center=tuple(s), radius=1, color=(
             255, 255, 255), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
 
+    # 얼굴 왼쪽 위 파란점
     cv2.circle(img, center=tuple(top_left), radius=1, color=(
         255, 0, 0), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
+    # 얼굴 오른쪽 아래 파란점
     cv2.circle(img, center=tuple(bottom_right), radius=1,
                color=(255, 0, 0), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
+    # 모든 특징점의 평균을 구해서 얼굴의 중심을 구하기
     cv2.circle(img, center=tuple((center_x, center_y)), radius=1,
                color=(0, 0, 255), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
 
@@ -147,4 +162,4 @@ def overlay_transparent(background_img, img_to_overlay_t, x, y, overlay_size=Non
     cv2.imshow('result', result)
 
     # 0넣으면 x클릭해야 꺼짐  1넣으면 ctrl+c해도 꺼짐
-    cv2.waitKey(1)
+    cv2.waitKey(1)  # 1밀리세컨드만큼 대기. 이걸 넣어야 동영상이 제대로 보임