3. 顔変換サービスの作成¶
本章では「[事前準備] Spring BootでHello World」と「[事前準備] JavaでOpenCVを使う」で作成した内容を統合して、顔変換Webサービスを作成します。
まずは「[事前準備] Spring BootでHello World」で作成したpom.xmlに、「[事前準備] JavaでOpenCVを使う」の内容を追記します。
以下のハイライトされた文を追加してください。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>kanjava</groupId>
<artifactId>kusokora</artifactId>
<version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>Spring Boot Docker Blank Project (from https://github.com/making/spring-boot-docker-blank)</name>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>1.2.1.RELEASE</version>
</parent>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<start-class>kanjava.App</start-class>
<java.version>1.8</java.version>
<javacv.version>0.10</javacv.version>
<opencv.version>2.4.10-${javacv.version}</opencv.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>javacv</artifactId>
<version>${javacv.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
<artifactId>opencv</artifactId>
<version>${opencv.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
<artifactId>opencv</artifactId>
<version>${opencv.version}</version>
<classifier>${classifier}</classifier>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<finalName>${project.artifactId}</finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>springloaded</artifactId>
<version>${spring-loaded.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
</plugin>
<!-- Copy Dockerfile -->
<plugin>
<artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<id>copy-resources</id>
<phase>validate</phase>
<goals>
<goal>copy-resources</goal>
</goals>
<configuration>
<outputDirectory>${basedir}/target/</outputDirectory>
<resources>
<resource>
<directory>src/main/docker</directory>
<filtering>true</filtering>
</resource>
</resources>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>com.coderplus.maven.plugins</groupId>
<artifactId>copy-rename-maven-plugin</artifactId>
<version>1.0</version>
<executions>
<execution>
<id>rename-file</id>
<phase>validate</phase>
<goals>
<goal>rename</goal>
</goals>
<configuration>
<sourceFile>${basedir}/target/Dockerfile.txt</sourceFile>
<destinationFile>${basedir}/target/Dockerfile</destinationFile>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-antrun-plugin</artifactId>
<version>1.7</version>
<executions>
<execution>
<id>zip-files</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>run</goal>
</goals>
<configuration>
<target>
<zip destfile="${basedir}/target/app.zip" basedir="${basedir}/target"
includes="Dockerfile, Dockerrun.aws.json, ${project.artifactId}.jar"/>
</target>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
<profiles>
<profile>
<id>macosx-x86_64</id>
<activation>
<os>
<family>mac</family>
<arch>x86_64</arch>
</os>
</activation>
<properties>
<classifier>macosx-x86_64</classifier>
</properties>
</profile>
<profile>
<id>linux-x86_64</id>
<activation>
<os>
<family>unix</family>
<arch>amd64</arch>
</os>
</activation>
<properties>
<classifier>linux-x86_64</classifier>
</properties>
</profile>
<profile>
<id>windows-x86_64</id>
<activation>
<os>
<family>windows</family>
<arch>amd64</arch>
</os>
</activation>
<properties>
<classifier>windows-x86_64</classifier>
</properties>
</profile>
<profile>
<id>windows-x86</id>
<activation>
<os>
<family>windows</family>
<arch>x86</arch>
</os>
</activation>
<properties>
<classifier>windows-x86</classifier>
</properties>
</profile>
</profiles>
</project>
次に「[事前準備] Spring BootでHello World」で作成したApp
クラスに、「[事前準備] JavaでOpenCVを使う」で作成した顔変換処理を移植します。
「[事前準備] JavaでOpenCVを使う」では1メソッドにベタ書きしたので、今回は以下のように顔検出処理と顔変換処理を分けて、それぞれ別クラスに定義します。
package kanjava;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.*;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.function.BiConsumer;
@SpringBootApplication
@RestController
public class App {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(App.class, args);
}
@RequestMapping(value = "/")
String hello() {
return "Hello World!";
}
}
@Component // コンポーネントスキャン対象にする。@Serviceでも@NamedでもOK
class FaceDetector {
public void detectFaces(Mat source /* 入力画像 */, BiConsumer<Mat, Rect> detectAction /* 顔領域に対応する処理 */) {
// ここに顔検出処理を実装する
}
}
class FaceTranslator {
public static void duker(Mat source, Rect r) { // Duke化するメソッド
// ここに顔変換処理を実装する
}
}
実際の処理を埋めましょう。
package kanjava;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.function.BiConsumer;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.*;
@SpringBootApplication
@RestController
public class App {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(App.class, args);
}
@RequestMapping(value = "/")
String hello() {
return "Hello World!";
}
}
@Component
class FaceDetector {
// 分類器のパスをプロパティから取得できるようにする
@Value("${classifierFile:classpath:/haarcascade_frontalface_default.xml}")
File classifierFile;
CascadeClassifier classifier;
static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(FaceDetector.class);
public void detectFaces(Mat source, BiConsumer<Mat, Rect> detectAction) {
// 顔認識結果
Rect faceDetections = new Rect();
// 顔認識実行
classifier.detectMultiScale(source, faceDetections);
// 認識した顔の数
int numOfFaces = faceDetections.limit();
log.info("{} faces are detected!", numOfFaces);
for (int i = 0; i < numOfFaces; i++) {
// i番目の認識結果
Rect r = faceDetections.position(i);
// 1件ごとの認識結果を変換処理(関数)にかける
detectAction.accept(source, r);
}
}
@PostConstruct // 初期化処理。DIでプロパティがセットされたあとにclassifierインスタンスを生成したいのでここで書く。
void init() throws IOException {
if (log.isInfoEnabled()) {
log.info("load {}", classifierFile.toPath());
}
// 分類器の読み込み
this.classifier = new CascadeClassifier(classifierFile.toPath()
.toString());
}
}
class FaceTranslator {
public static void duker(Mat source, Rect r) { // BiConsumer<Mat, Rect>で渡せるようにする
int x = r.x(), y = r.y(), h = r.height(), w = r.width();
// Dukeのように描画する
// 上半分の黒四角
rectangle(source, new Point(x, y), new Point(x + w, y + h / 2),
new Scalar(0, 0, 0, 0), -1, CV_AA, 0);
// 下半分の白四角
rectangle(source, new Point(x, y + h / 2), new Point(x + w, y + h),
new Scalar(255, 255, 255, 0), -1, CV_AA, 0);
// 中央の赤丸
circle(source, new Point(x + h / 2, y + h / 2), (w + h) / 12,
new Scalar(0, 0, 255, 0), -1, CV_AA, 0);
}
}
次に、この画像処理ロジックをControllerから叩きます。処理結果の画像をレスポンスとして返すのにJavaCVから扱いやすいBufferedImage
をそのままシリアライズさせましょう。
BufferedImage
のシリアライズはSpring Bootのデフォルトでは対応していないのですが、特定の型に対するリクエスト・レスポンスを扱うためのHttpMessageConverter
のBufferedImage
は用意されています。org.springframework.http.converter.BufferedImageHttpMessageConverter
です。
Spring Bootで新しいHttpMessageConverter
を追加したい場合、対象のHttpMessageConverter
をBean定義するだけで良いです。
Spring BootでBean定義する場合は通常、@Bean
を使ってJavaで定義します。@Configuration
(またはそれを内包する@SpringBootApplication
) がついたクラスの中で、
インスタンスを生成するメソッドを書き、そのメソッドに@Bean
をつければ良いです。
今回の場合、以下のようになります。
@Bean
BufferedImageHttpMessageConverter bufferedImageHttpMessageConverter() {
return new BufferedImageHttpMessageConverter();
}
それでは画像変換を行うControllerの処理を追加しましょう。
package kanjava;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.http.converter.BufferedImageHttpMessageConverter;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.servlet.http.Part;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.function.BiConsumer;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.*;
@SpringBootApplication
@RestController
public class App {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(App.class, args);
}
@Autowired // FaceDetectorをインジェクション
FaceDetector faceDetector;
@Bean // HTTPのリクエスト・レスポンスボディにBufferedImageを使えるようにする
BufferedImageHttpMessageConverter bufferedImageHttpMessageConverter() {
return new BufferedImageHttpMessageConverter();
}
@RequestMapping(value = "/")
String hello() {
return "Hello World!";
}
// curl -v -F 'file=@hoge.jpg' http://localhost:8080/duker > after.jpg という風に使えるようにする
@RequestMapping(value = "/duker", method = RequestMethod.POST) // POSTで/dukerへのリクエストに対する処理
BufferedImage duker(@RequestParam Part file /* パラメータ名fileのマルチパートリクエストのパラメータを取得 */) throws IOException {
Mat source = Mat.createFrom(ImageIO.read(file.getInputStream())); // Part -> BufferedImage -> Matと変換
faceDetector.detectFaces(source, FaceTranslator::duker); // 対象のMatに対して顔認識。認識結果に対してduker関数を適用する。
BufferedImage image = source.getBufferedImage(); // Mat -> BufferedImage
return image;
}
}
@Component
class FaceDetector {
@Value("${classifierFile:classpath:/haarcascade_frontalface_default.xml}")
File classifierFile;
CascadeClassifier classifier;
static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(FaceDetector.class);
public void detectFaces(Mat source, BiConsumer<Mat, Rect> detectAction) {
// 顔認識結果
Rect faceDetections = new Rect();
// 顔認識実行
classifier.detectMultiScale(source, faceDetections);
// 認識した顔の数
int numOfFaces = faceDetections.limit();
log.info("{} faces are detected!", numOfFaces);
for (int i = 0; i < numOfFaces; i++) {
// i番目の認識結果
Rect r = faceDetections.position(i);
// 認識結果を変換処理にかける
detectAction.accept(source, r);
}
}
@PostConstruct
void init() throws IOException {
if (log.isInfoEnabled()) {
log.info("load {}", classifierFile.toPath());
}
// 分類器の読み込み
this.classifier = new CascadeClassifier(classifierFile.toPath()
.toString());
}
}
class FaceTranslator {
public static void duker(Mat source, Rect r) {
int x = r.x(), y = r.y(), h = r.height(), w = r.width();
// Dukeのように描画する
// 上半分の黒四角
rectangle(source, new Point(x, y), new Point(x + w, y + h / 2),
new Scalar(0, 0, 0, 0), -1, CV_AA, 0);
// 下半分の白四角
rectangle(source, new Point(x, y + h / 2), new Point(x + w, y + h),
new Scalar(255, 255, 255, 0), -1, CV_AA, 0);
// 中央の赤丸
circle(source, new Point(x + h / 2, y + h / 2), (w + h) / 12,
new Scalar(0, 0, 255, 0), -1, CV_AA, 0);
}
}
実行する前に、「[事前準備] JavaでOpenCVを使う」で使用したhaarcascade_frontalface_default.xml
をsrc/main/resources
にコピーしましょう。以下のようにwget
しても構いません。
$ wget https://github.com/making/hello-cv/raw/duker/src/main/resources/haarcascade_frontalface_default.xml
ファイルをコピーしたら、早速起動しましょう。
$ mvn spring-boot:run
main
メソッド実行でも構いません。
顔画像を以下のように送ってください。
$ curl -v -F 'file=@hoge.jpg' http://localhost:8080/duker > after.jpg
画像のフォーマットが認識されない場合は、リクエストパスに拡張子をつけてメディアタイプを明示してください。
$ curl -v -F 'file=@hoge.jpg' http://localhost:8080/duker.jpg > after.jpg
変換後のafter.jpg
を開いてください。顔がduke化されていますか?
余裕があれば、FaceTranslator
に独自の顔変換ロジックを書いてみましょう。
class FaceTranslator {
// ...
public static void kusokora(Mat source, Rect r) {
// 変換処理
}
}
Controllerにも以下のメソッドを追加しましょう。
@RequestMapping(value = "/kusokora", method = RequestMethod.POST)
BufferedImage kusokora(@RequestParam Part file) throws IOException {
Mat source = Mat.createFrom(ImageIO.read(file.getInputStream()));
faceDetector.detectFaces(source, FaceTranslator::kusokora);
BufferedImage image = source.getBufferedImage();
return image;
}
以上で本章は終了です。
本章の内容を修了したらハッシュタグ「#kanjava_sbc #sbc03」をつけてツイートしてください。 是非変換後の画像もつけてツイートしてください。
警告
実はこのクラス(Controller)にはバグがあります。「JMSで画像変換を非同期処理」で修正しますが、問題に気づきましたか?
次はこの顔変換処理を非同期で行うようにします。次章ではその前段として、Spring BootでJMSを使う方法を学びます。