trabalho_final_algebra_linear.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""Trabalho Final - Algebra Linear.ipynb

Automatically generated by Colaboratory.

Original file is located at
    https://colab.research.google.com/drive/1sIAmw0SzXdhPXB8pVGIm2pLdSdVUxRhq
"""

!pip install face_recognition
!pip install ffmpeg
!pip install ffmpeg-python

#Para a IA funcionar no colab corretamente é necessário uma GPU! Isto irá confirmar que uma GPU está ativa!
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

import face_recognition
from moviepy.editor import *
import moviepy.editor
import ffmpeg
import glob
import cv2
import numpy as np
import os
import shutil
from tqdm.notebook import tqdm

def borra_quadrilatero(filename, top, right, bottom, left):
  
  #Lendo a imagem 
  image = cv2.imread(filename)

  #Extraindo a região da imagem 
  face_image = image[top:bottom, left:right]

  #Borrando apenas a regiao especificada usando o filtro gaussiano
  face_image = cv2.GaussianBlur(face_image, (153, 153), 0)

  #Colocando a parte extraida de volta na imagem
  image[top:bottom, left:right] = face_image

  #Gravando a imagem alterada
  cv2.imwrite(filename,image)

def censura_foto(filename, number_of_times_to_upsample = 2):
 
  #Encontrando a posição dos rostos na imagem
  img = face_recognition.load_image_file(filename)
  face_locations = face_recognition.face_locations(img, number_of_times_to_upsample)
  
  #Lendo a imagem 
  image = cv2.imread(filename)
  
  for (top, right, bottom, left) in face_locations:

    #Extraindo a região da imagem com o rosto
    face_image = image[top:bottom, left:right]

    #Borrando apenas o rosto usando o filtro gaussiano
    face_image = cv2.GaussianBlur(face_image, (153, 153), 0)

    #Colocando a parte extraida de volta na imagem
    image[top:bottom, left:right] = face_image 
  
  #Gravando a imagem com os rostos borrados
  cv2.imwrite(filename,image)

def extrai_video(filename):

  #criando pasta para os frames
  
  os.makedirs(os.path.join("./", "video"))

  #extraindo o audio
  clip = moviepy.editor.VideoFileClip(filename)
  clip.audio.write_audiofile("./video/" +"audio.mp3")

  #extraindo os frames
  vidcap = cv2.VideoCapture(filename)
  success,image = vidcap.read()
  count = 0 

  while success:
    cv2.imwrite("./video/" + "frame%s.png" % str(count).zfill(8), image)     
    success,image = vidcap.read()
    count += 1

  print("Frames extraidos!")
  vidcap.release()
  cv2.destroyAllWindows()

def censura_video(filename, number_of_times_to_upsample = 1):  
  #Atenção: Talvez seja possível fazer usando Batch para ser mais rápido na GPU, porém sempre falta memória!
  extrai_video(filename)

  files = glob.glob(f"/content/video/*.png")
  files.sort()

  for frames in tqdm(files, desc="Censurando os Frames... " ):
   censura_foto(frames, number_of_times_to_upsample)
  
  frame = cv2.imread(os.path.join("/content/video/", files[0]))
  height, width, layers = frame.shape
  video = cv2.VideoWriter("output.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 30, (width,height))

  for frame in tqdm(files, desc="Criando o vídeo... "):
    video.write(cv2.imread(os.path.join("./", frame)))
  
  cv2.destroyAllWindows()
  video.release()

  #juntando o audio do vídeo
  print("Criando o Audio... ")
  input_video = ffmpeg.input('./output.mp4')
  input_audio = ffmpeg.input('./video/audio.mp3')
  ffmpeg.concat(input_video, input_audio, v=1, a=1).output('./finished_video.mp4').run()

  #Apagando a pasta "./video/" e o "output.mp4" para evitar mesclagem de frames
  shutil.rmtree(os.path.join("./", "video"))
  os.remove("./output.mp4")
  print("Concluido com Sucesso!")

"""Testando uma imagem normal, com 5 rostos:"""

from google.colab.patches import cv2_imshow
original = cv2.imread("test.png")
print("Foto Original: ")
cv2_imshow(original)
censura_foto("test.png")
print("Resultado: ")
result = cv2.imread("test.png")
cv2_imshow(result)

"""Testando uma pintura, sem rostos reais:"""

from google.colab.patches import cv2_imshow
original = cv2.imread("operarios.png")
print("Foto Original: ")
cv2_imshow(original)
censura_foto("operarios.png")
print("Resultado: ")
result = cv2.imread("operarios.png")
cv2_imshow(result)

from google.colab.patches import cv2_imshow
original = cv2.imread("largest_selfie.png")
print("Foto Original: ")
cv2_imshow(original)
censura_foto("largest_selfie.png")
print("Resultado: ")
result = cv2.imread("largest_selfie.png")
cv2_imshow(result)

"""Aumentando o upsample de 2 para 4 para ver a diferença no tempo e na precisão:"""

from google.colab.patches import cv2_imshow
original = cv2.imread("largest_selfie.png")
print("Foto Original: ")
cv2_imshow(original)
censura_foto("largest_selfie.png",4)
print("Resultado: ")
result = cv2.imread("largest_selfie.png")
cv2_imshow(result)

"""Testando em um vídeo 720p de 30 seg:"""

censura_video("test.mp4", 1)