- serialize face cascade to avoid filesystem
[face-privacy-filter.git] / face_privacy_filter / filter_image.py
1 #! python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
3 """
4 Wrapper for image emotion classification task
5 """
6
7 import os.path
8 import sys
9
10 import numpy as np
11 import pandas as pd
12
13 from face_privacy_filter.transform_detect import FaceDetectTransform
14 from face_privacy_filter.transform_region import RegionTransform
15 from face_privacy_filter._version import MODEL_NAME
16
17
18 def model_create_pipeline(transformer):
19     from acumos.session import Requirements
20     from acumos.modeling import Model, List, create_namedtuple
21     import sklearn
22     import cv2
23     from os import path
24
25     # derive the input type from the transformer
26     type_list, type_name = transformer._type_in  # it looked like this {'test': int, 'tag': str}
27     input_type = [(k, List[type_list[k]]) for k in type_list]
28     type_in = create_namedtuple(type_name, input_type)
29
30     # derive the output type from the transformer
31     type_list, type_name = transformer._type_out
32     output_type = [(k, List[type_list[k]]) for k in type_list]
33     type_out = create_namedtuple(type_name, output_type)
34
35     def predict_class(val_wrapped: type_in) -> type_out:
36         '''Returns an array of float predictions'''
37         df = pd.DataFrame(list(zip(*val_wrapped)), columns=val_wrapped._fields)
38         # df = pd.DataFrame(np.column_stack(val_wrapped), columns=val_wrapped._fields)  # numpy doesn't like binary
39         tags_df = transformer.predict(df)
40         tags_list = type_out(*(col for col in tags_df.values.T))  # flatten to tag set
41         return tags_list
42
43     # compute path of this package to add it as a dependency
44     package_path = path.dirname(path.realpath(__file__))
45     return Model(transform=predict_class), Requirements(packages=[package_path], reqs=[pd, np, sklearn],
46                                                         req_map={cv2: 'opencv-python'})
47
48
49 def main(config={}):
50     import argparse
51     parser = argparse.ArgumentParser()
52     parser.add_argument('-p', '--predict_path', type=str, default='', help="save detections from model (model must be provided via 'dump_model')")
53     parser.add_argument('-i', '--input', type=str, default='', help='absolute path to input data (image or csv, only during prediction / dump)')
54     parser.add_argument('-c', '--csv_input', dest='csv_input', action='store_true', default=False, help='input as CSV format not an image')
55     parser.add_argument('-s', '--suppress_image', dest='suppress_image', action='store_true', default=False, help='do not create an extra row for a returned image')
56     parser.add_argument('-f', '--function', type=str, default='detect', help='which type of model to generate', choices=['detect', 'pixelate'])
57     parser.add_argument('-a', '--push_address', help='server address to push the model (e.g. http://localhost:8887/v2/models)', default='')
58     parser.add_argument('-d', '--dump_model', help='dump model to a pickle directory for local running', default='')
59     config.update(vars(parser.parse_args()))     # pargs, unparsed = parser.parse_known_args()
60
61     if not config['predict_path']:
62         print("Attempting to create new model for dump or push...")
63
64         # refactor the raw samples from upstream image classifier
65         if config['function'] == "detect":
66             transform = FaceDetectTransform(include_image=not config['suppress_image'])
67         elif config['function'] == "pixelate":
68             transform = RegionTransform()
69         else:
70             print("Error: Functional mode '{:}' unknown, aborting create".format(config['function']))
71         inputDf = transform.generate_in_df()
72         pipeline, reqs = model_create_pipeline(transform)
73
74         # formulate the pipeline to be used
75         model_name = MODEL_NAME + "_" + config['function']
76         if 'push_address' in config and config['push_address']:
77             from acumos.session import AcumosSession
78             print("Pushing new model to '{:}'...".format(config['push_address']))
79             session = AcumosSession(push_api=config['push_address'], auth_api=config['auth_address'])
80             session.push(pipeline, model_name, reqs)  # creates ./my-iris.zip
81
82         if 'dump_model' in config and config['dump_model']:
83             from acumos.session import AcumosSession
84             from os import makedirs
85             if not os.path.exists(config['dump_model']):
86                 makedirs(config['dump_model'])
87             print("Dumping new model to '{:}'...".format(config['dump_model']))
88             session = AcumosSession()
89             session.dump(pipeline, model_name, config['dump_model'], reqs)  # creates ./my-iris.zip
90
91     else:
92         if not config['dump_model'] or not os.path.exists(config['dump_model']):
93             print("Attempting to predict from a dumped model, but model not found.".format(config['dump_model']))
94             sys.exit(-1)
95         if not os.path.exists(config['input']):
96             print("Predictino requested but target input '{:}' was not found, please check input arguments.".format(config['input']))
97             sys.exit(-1)
98
99         print("Attempting predict/transform on input sample...")
100         from acumos.wrapped import load_model
101         model = load_model(config['dump_model'])
102         if not config['csv_input']:
103             inputDf = FaceDetectTransform.generate_in_df(config['input'])
104         else:
105             inputDf = pd.read_csv(config['input'], converters={FaceDetectTransform.COL_IMAGE_DATA: FaceDetectTransform.read_byte_arrays})
106
107         type_in = model.transform._input_type
108         transform_in = type_in(*tuple(col for col in inputDf.values.T))
109         transform_out = model.transform.from_wrapped(transform_in).as_wrapped()
110         dfPred = pd.DataFrame(list(zip(*transform_out)), columns=transform_out._fields)
111
112         if not config['csv_input']:
113             dfPred = FaceDetectTransform.suppress_image(dfPred)
114         print("ALMOST DONE")
115         print(dfPred)
116
117         if config['predict_path']:
118             print("Writing prediction to file '{:}'...".format(config['predict_path']))
119             if not config['csv_input']:
120                 dfPred.to_csv(config['predict_path'], sep=",", index=False)
121             else:
122                 FaceDetectTransform.generate_out_image(dfPred, config['predict_path'])
123
124         if dfPred is not None:
125             print("Predictions:\n{:}".format(dfPred))
126
127
128 if __name__ == '__main__':
129     main()