PHP
Deteccion de Rostros con puro PHP
Ultimamente, He estado buscando varias maneras para detectar rostros de fotos con PHP. Habia en Phyton, Java, pero en PHP no habia. Ahora, la deteccion de rostros esta implementado en muchos productos de softwares, dispositivos electronicos, etc. (obviamente camara de fotos, pero tambien Google y iPhoto), y parecen ser trabajos muy comunes. Esperaba encontrar muchas soluciones para hacerlo con PHP. Y justo encontre y creo que la unica, es el OpenCV, una libreria muy sorprendete creada por Intel. OpenCV funciona todo bien, pero tiene que ser instalado en un servidor y como queria tener una solucion pura en php, puede hacer funcionar bien algunos scripts.
Aprendiendo algo acerca de detección de rostros
Luego empeze a pensar en como implementarlo. Tube que revice articulos en ingles de papers cientificos, etc. (habia un monton, pero necesitaba algo practico). El site http://www.facedetection.com/ es un excelente recurso para empezar por este camino de deteccion de rostros. Realizando algo breve e investigando un poquito, pero aprendi una de las soluciones mas populares que es el metodo de Viola-Jones con los clasificadores de Haar. Muy Informativo, pero muy tedioso para implementarlo. No soy tan flojo pero ya saben.
Siempre miro lo que hacen los demás
Me puse ha buscar aplicaciones existentes en otros idiomas. Como Flash, JQuery, Javascript. Con Canvas los desarradores de Javascript miran lo que hacen los desarrolladores de Flash. Parece que hay pocas librerias para la deteccion de rostros en AS3. Segui buscando y justo al final encontre una implementacion con canvas con javascript para deteccion de rostros en http://blog.kpicturebooth.com/?p=8. El codigo parecia muy compacto y simple. No deberia ser dificil portarlo a PHP.
El Codigo fuente
Una vez convertido el codigo fuente a PHP, resulto esto:
<?php//
// This program is free software; you can redistribute it and/or
// modify it under the terms of the GNU General Public License
// as published by the Free Software Foundation; either version 2
// of the License, or (at your option) any later version.
//
// This program is distributed in the hope that it will be useful,
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
// GNU General Public License for more details.
//
// You should have received a copy of the GNU General Public License
// along with this program; if not, write to the Free Software
// Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301, USA.
//
// @Author Karthik Tharavaad
// karthik_tharavaad@yahoo.com
// @Contributor Maurice Svay
// maurice@svay.Com
// @Rebuilt Gildus
// gildus@gmail.comclass Face_Detector {
protected $detection_data;
protected $canvas;
protected $face;
private $reduced_canvas;
public function __construct($detection_file = 'detection.dat') {
if (is_file($detection_file)) {
$this->detection_data = unserialize(file_get_contents($detection_file));
} else {
throw new Exception("Couldn't load detection data");
}
//$this->detection_data = json_decode(file_get_contents('data.js'));
}
public function face_detect($file) {
if (!is_file($file)) {
throw new Exception("Can not load $file");
}
$this->canvas = imagecreatefromjpeg($file);
$im_width = imagesx($this->canvas);
$im_height = imagesy($this->canvas);
//Resample before detection?
$ratio = 0;
$diff_width = 320 - $im_width;
$diff_height = 240 - $im_height;
if ($diff_width > $diff_height) {
$ratio = $im_width / 320;
} else {
$ratio = $im_height / 240;
}
if ($ratio != 0) {
$this->reduced_canvas = imagecreatetruecolor($im_width / $ratio, $im_height / $ratio);
imagecopyresampled($this->reduced_canvas, $this->canvas, 0, 0, 0, 0, $im_width / $ratio, $im_height / $ratio, $im_width, $im_height);
$stats = $this->get_img_stats($this->reduced_canvas);
$this->face = $this->do_detect_greedy_big_to_small($stats['ii'], $stats['ii2'], $stats['width'], $stats['height']);
$this->face['x'] *= $ratio;
$this->face['y'] *= $ratio;
$this->face['w'] *= $ratio;
} else {
$stats = $this->get_img_stats($this->canvas);
$this->face = $this->do_detect_greedy_big_to_small($stats['ii'], $stats['ii2'], $stats['width'], $stats['height']);
}
return ($this->face['w'] > 0);
}
public function toJpeg() {
$color = imagecolorallocate($this->canvas, 255, 0, 0); //red
imagerectangle($this->canvas, $this->face['x'], $this->face['y'], $this->face['x']+$this->face['w'], $this->face['y']+ $this->face['w'], $color);
header('Content-type: image/jpeg');
imagejpeg($this->canvas);
}
public function toJson() {
return "{'x':" . $this->face['x'] . ", 'y':" . $this->face['y'] . ", 'w':" . $this->face['w'] . "}";
}
public function getFace() {
return $this->face;
}
protected function get_img_stats($canvas){
$image_width = imagesx($canvas);
$image_height = imagesy($canvas);
$iis = $this->compute_ii($canvas, $image_width, $image_height);
return array(
'width' => $image_width,
'height' => $image_height,
'ii' => $iis['ii'],
'ii2' => $iis['ii2']
);
}
protected function compute_ii($canvas, $image_width, $image_height ){
$ii_w = $image_width+1;
$ii_h = $image_height+1;
$ii = array();
$ii2 = array();
for($i=0; $i<$ii_w; $i++ ){
$ii[$i] = 0;
$ii2[$i] = 0;
}
for($i=1; $i<$ii_w; $i++ ){
$ii[$i*$ii_w] = 0;
$ii2[$i*$ii_w] = 0;
$rowsum = 0;
$rowsum2 = 0;
for($j=1; $j<$ii_h; $j++ ){
$rgb = ImageColorAt($canvas, $j, $i);
$red = ($rgb >> 16) & 0xFF;
$green = ($rgb >> 
& 0xFF;
$blue = $rgb & 0xFF;
$grey = ( 0.2989*$red + 0.587*$green + 0.114*$blue )>>0; // this is what matlab uses
$rowsum += $grey;
$rowsum2 += $grey*$grey;
$ii_above = ($i-1)*$ii_w + $j;
$ii_this = $i*$ii_w + $j;
$ii[$ii_this] = $ii[$ii_above] + $rowsum;
$ii2[$ii_this] = $ii2[$ii_above] + $rowsum2;
}
}
return array('ii'=>$ii, 'ii2' => $ii2);
}
protected function do_detect_greedy_big_to_small( $ii, $ii2, $width, $height ){
$s_w = $width/20.0;
$s_h = $height/20.0;
$start_scale = $s_h < $s_w ? $s_h : $s_w;
$scale_update = 1 / 1.2;
for($scale = $start_scale; $scale > 1; $scale *= $scale_update ){
$w = (20*$scale) >> 0;
$endx = $width - $w - 1;
$endy = $height - $w - 1;
$step = max( $scale, 2 ) >> 0;
$inv_area = 1 / ($w*$w);
for($y = 0; $y < $endy ; $y += $step ){
for($x = 0; $x < $endx ; $x += $step ){
$passed = $this->detect_on_sub_image( $x, $y, $scale, $ii, $ii2, $w, $width+1, $inv_area);
if( $passed ) {
return array('x'=>$x, 'y'=>$y, 'w'=>$w);
}
} // end x
} // end y
} // end scale
return null;
}
protected function detect_on_sub_image( $x, $y, $scale, $ii, $ii2, $w, $iiw, $inv_area){
$mean = ( $ii[($y+$w)*$iiw + $x + $w] + $ii[$y*$iiw+$x] - $ii[($y+$w)*$iiw+$x] - $ii[$y*$iiw+$x+$w] )*$inv_area;
$vnorm = ( $ii2[($y+$w)*$iiw + $x + $w] + $ii2[$y*$iiw+$x] - $ii2[($y+$w)*$iiw+$x] - $ii2[$y*$iiw+$x+$w] )*$inv_area - ($mean*$mean);
$vnorm = $vnorm > 1 ? sqrt($vnorm) : 1;
$passed = true;
for($i_stage = 0; $i_stage < count($this->detection_data); $i_stage++ ){
$stage = $this->detection_data[$i_stage];
$trees = $stage[0];
$stage_thresh = $stage[1];
$stage_sum = 0;
for($i_tree = 0; $i_tree < count($trees); $i_tree++ ){
$tree = $trees[$i_tree];
$current_node = $tree[0];
$tree_sum = 0;
while( $current_node != null ){
$vals = $current_node[0];
$node_thresh = $vals[0];
$leftval = $vals[1];
$rightval = $vals[2];
$leftidx = $vals[3];
$rightidx = $vals[4];
$rects = $current_node[1];
$rect_sum = 0;
for( $i_rect = 0; $i_rect < count($rects); $i_rect++ ){
$s = $scale;
$rect = $rects[$i_rect];
$rx = ($rect[0]*$s+$x)>>0;
$ry = ($rect[1]*$s+$y)>>0;
$rw = ($rect[2]*$s)>>0;
$rh = ($rect[3]*$s)>>0;
$wt = $rect[4];
$r_sum = ( $ii[($ry+$rh)*$iiw + $rx + $rw] + $ii[$ry*$iiw+$rx] - $ii[($ry+$rh)*$iiw+$rx] - $ii[$ry*$iiw+$rx+$rw] )*$wt;
$rect_sum += $r_sum;
}
$rect_sum *= $inv_area;
$current_node = null;
if( $rect_sum >= $node_thresh*$vnorm ){
if( $rightidx == -1 )
$tree_sum = $rightval;
else
$current_node = $tree[$rightidx];
} else {
if( $leftidx == -1 )
$tree_sum = $leftval;
else
$current_node = $tree[$leftidx];
}
}
$stage_sum += $tree_sum;
}
if( $stage_sum < $stage_thresh ){
return false;
}
}
return true;
}
}
?>Y simplemente hacemos uso de la clase:
$detector = new Face_Detector('detection.dat');
$detector->face_detect('maurice_svay_150.jpg');$detector->toJpeg();
Quedando asi el resultado:
El codigo requiere la libreria GD y es un poco lento pero trabaja perfectamente en cualquier servidor PHP. Tambien necesitarias el archivo de datos: http://svay.com/experiences/face-detection/detection.dat.
Fuente:
