face_privacy_filter/transform_region.py

   1 #! python
   2 # -*- coding: utf-8 -*-
   3 """
   4 Wrapper for region processing task; wrapped in classifier for pipieline terminus
   5 """
   6 import cv2
   7 import pandas as pd
   8 import numpy as np
   9 from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
  10 import base64
  11
  12 # NOTE: If this class were built in another model (e.g. another vendor, class, etc), we would need to
  13 #       *exactly match* the i/o for the upstream (detection) and downstream (this processing)
  14 # from face_privacy_filter.transform_detect import RegionTransform
  15
  16 from face_privacy_filter.transform_detect import FaceDetectTransform
  17
  18
  19 class RegionTransform(BaseEstimator, ClassifierMixin):
  20     '''
  21     A sklearn classifier mixin that manpulates image content based on input
  22     '''
  23     CASCADE_DEFAULT_FILE = "data/haarcascade_frontalface_alt.xml.gz"
  24
  25     def __init__(self, transform_mode="pixelate"):
  26         self.transform_mode = transform_mode    # specific image processing mode to utilize
  27
  28     def get_params(self, deep=False):
  29         return {'transform_mode': self.transform_mode}
  30
  31     @staticmethod
  32     def output_names_():
  33         return [FaceDetectTransform.COL_IMAGE_MIME, FaceDetectTransform.COL_IMAGE_DATA]
  34
  35     @staticmethod
  36     def generate_out_dict(bin_stream=b"", media=""):
  37         return {FaceDetectTransform.COL_IMAGE_MIME: media, FaceDetectTransform.COL_IMAGE_DATA: bin_stream}
  38
  39     @staticmethod
  40     def generate_in_df(idx=FaceDetectTransform.VAL_REGION_IMAGE_ID, x=0, y=0, w=0, h=0, image=0, bin_stream=b"", media=""):
  41         return pd.DataFrame([], RegionTransform.generate_in_dict(idx=idx, x=x, y=y, h=h, w=w, image=image, bin_stream=bin_stream, media=media))
  42
  43     @staticmethod
  44     def generate_in_dict(idx=FaceDetectTransform.VAL_REGION_IMAGE_ID, x=0, y=0, w=0, h=0, image=0, bin_stream=b"", media=""):
  45         return FaceDetectTransform.generate_out_dict(idx=idx, x=x, y=y, h=h, w=w, image=image, bin_stream=bin_stream, media=media)
  46
  47     @property
  48     def _type_in(self):
  49         """Custom input type for this processing transformer"""
  50         input_dict = RegionTransform.generate_in_dict()
  51         return {k: type(input_dict[k]) for k in input_dict}, "DetectionFrames"
  52
  53     @property
  54     def _type_out(self):
  55         """Custom input type for this processing transformer"""
  56         return {FaceDetectTransform.COL_IMAGE_MIME: str, FaceDetectTransform.COL_IMAGE_DATA: bytes}, "TransformedImage"
  57
  58     def score(self, X, y=None):
  59         return 0
  60
  61     def fit(self, X, y=None):
  62         return self
  63
  64     def predict(self, X, y=None):
  65         """
  66         Assumes a numpy array of [[mime_type, binary_string] ... ]
  67            where mime_type is an image-specifying mime type and binary_string is the raw image bytes
  68         """
  69
  70         # group by image index first
  71         #   decode image at region -1
  72         #   collect all remaining regions, operate with each on input image
  73         #   generate output image, send to output
  74
  75         image_region_list = RegionTransform.transform_raw_sample(X)
  76         listData = []
  77         for image_data in image_region_list:
  78             img = image_data['data']
  79             for r in image_data['regions']:  # loop through regions
  80                 x_max = min(r[0] + r[2], img.shape[1])
  81                 y_max = min(r[1] + r[3], img.shape[0])
  82                 if self.transform_mode == "pixelate":
  83                     img[r[1]:y_max, r[0]:x_max] = \
  84                         RegionTransform.pixelate_image(img[r[1]:y_max, r[0]:x_max])
  85
  86             # for now, we hard code to jpg output; TODO: add more encoding output (or try to match source?)
  87             img_binary = cv2.imencode(".jpg", img)[1].tostring()
  88             img_mime = 'image/jpeg'  # image_data['mime']
  89
  90             listData.append(RegionTransform.generate_out_dict(media=img_mime, bin_stream=img_binary))
  91             print("IMAGE {:} found {:} total rows".format(image_data['image'], len(image_data['regions'])))
  92         return pd.DataFrame(listData, columns=RegionTransform.output_names_())
  93
  94     @staticmethod
  95     def transform_raw_sample(raw_sample):
  96         """Method to transform raw samples into dict of image and regions"""
  97         raw_sample.sort_values([FaceDetectTransform.COL_IMAGE_IDX], ascending=True, inplace=True)
  98         groupImage = raw_sample.groupby(FaceDetectTransform.COL_IMAGE_IDX)
  99         return_set = []
 100
 101         for nameG, rowsG in groupImage:
 102             local_image = {'image': -1, 'data': b"", 'regions': [], 'mime': ''}
 103             image_row = rowsG[rowsG[FaceDetectTransform.COL_REGION_IDX] == FaceDetectTransform.VAL_REGION_IMAGE_ID]
 104             if len(image_row) < 1:  # must have at least one image set
 105                 print("Error: RegionTransform could not find a valid image reference for image set {:}".format(nameG))
 106                 continue
 107             if not len(image_row[FaceDetectTransform.COL_IMAGE_DATA]):  # must have valid image data
 108                 print("Error: RegionTransform expected image data, but found empty binary string {:}".format(nameG))
 109                 continue
 110             image_byte = image_row[FaceDetectTransform.COL_IMAGE_DATA][0]
 111             if type(image_byte) == str:
 112                 image_byte = image_byte.encode()
 113                 image_byte = bytearray(base64.b64decode(image_byte))
 114             else:
 115                 image_byte = bytearray(image_byte)
 116             file_bytes = np.asarray(image_byte, dtype=np.uint8)
 117             local_image['data'] = cv2.imdecode(file_bytes, cv2.IMREAD_COLOR)
 118             local_image['image'] = nameG
 119             local_image['mime'] = image_row[FaceDetectTransform.COL_IMAGE_MIME]
 120
 121             # now proceed to loop around regions detected
 122             for index, row in rowsG.iterrows():
 123                 if row[FaceDetectTransform.COL_REGION_IDX] != FaceDetectTransform.VAL_REGION_IMAGE_ID:  # skip bad regions
 124                     local_image['regions'].append([row[FaceDetectTransform.COL_FACE_X], row[FaceDetectTransform.COL_FACE_Y],
 125                                                    row[FaceDetectTransform.COL_FACE_W], row[FaceDetectTransform.COL_FACE_H]])
 126             return_set.append(local_image)
 127         return return_set
 128
 129     ################################################################
 130     # image processing routines (using opencv)
 131
 132     # http://www.jeffreythompson.org/blog/2012/02/18/pixelate-and-posterize-in-processing/
 133     @staticmethod
 134     def pixelate_image(img, blockSize=None):
 135         if not img.shape[0] or not img.shape[1]:
 136             return img
 137         if blockSize is None:
 138             blockSize = round(max(img.shape[0], img.shape[2]) / 8)
 139         ratio = (img.shape[1] / img.shape[0]) if img.shape[0] < img.shape[1] else (img.shape[0] / img.shape[1])
 140         blockHeight = round(blockSize * ratio)  # so that we cover all image
 141         for x in range(0, img.shape[0], blockSize):
 142             for y in range(0, img.shape[1], blockHeight):
 143                 max_x = min(x + blockSize, img.shape[0])
 144                 max_y = min(y + blockSize, img.shape[1])
 145                 fill_color = img[x, y]  # img[x:max_x, y:max_y].mean()
 146                 img[x:max_x, y:max_y] = fill_color
 147         return img