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import numpy as np
from PIL import Image, ImageOps
from typing import Tuple, Optional
class ResizeImageProcessor:
"""
Processeur d'images combinant DensePose cropping et ajustement de ratio.
Le traitement se fait en deux étapes:
1. Crop intelligent autour du masque DensePose avec ratio cible
2. Ajustement final du ratio et redimensionnement
"""
def __init__(
self,
densepose_model,
# Paramètres par défaut pour process_image_with_densepose
default_margin_ratio: float = 0.1,
default_target_ratio: Tuple[int, int] = (4, 3),
default_densepose_height: int = 1024,
default_densepose_width: int = 768,
# Paramètres par défaut pour adjust_aspect_ratio_then_resize
default_final_height: int = 1024,
default_final_width: int = 768,
default_is_mask: bool = False
):
"""
Initialise le processeur avec un modèle DensePose et des paramètres par défaut.
Args:
densepose_model: Modèle DensePose à utiliser
default_margin_ratio: Marge autour du masque (0.1 = 10%)
default_target_ratio: Ratio cible (h, w) pour le premier crop
default_densepose_height: Hauteur de sortie du crop DensePose
default_densepose_width: Largeur de sortie du crop DensePose
default_final_height: Hauteur finale après ajustement
default_final_width: Largeur finale après ajustement
default_is_mask: Mode masque pour l'ajustement final
"""
self.densepose_model = densepose_model
# Stockage des paramètres par défaut
self.default_margin_ratio = default_margin_ratio
self.default_target_ratio = default_target_ratio
self.default_densepose_height = default_densepose_height
self.default_densepose_width = default_densepose_width
self.default_final_height = default_final_height
self.default_final_width = default_final_width
self.default_is_mask = default_is_mask
def __call__(
self,
image: Image.Image,
# Paramètres optionnels pour process_image_with_densepose
margin_ratio: Optional[float] = None,
target_ratio: Optional[Tuple[int, int]] = None,
densepose_height: Optional[int] = None,
densepose_width: Optional[int] = None,
# Paramètres optionnels pour adjust_aspect_ratio_then_resize
final_height: Optional[int] = None,
final_width: Optional[int] = None,
is_mask: Optional[bool] = None
) -> Image.Image:
"""
Traite une image avec DensePose puis ajuste le ratio et redimensionne.
Args:
image: Image PIL à traiter
margin_ratio: Marge autour du masque (si None, utilise la valeur par défaut)
target_ratio: Ratio cible (h, w) (si None, utilise la valeur par défaut)
densepose_height: Hauteur du crop DensePose (si None, utilise la valeur par défaut)
densepose_width: Largeur du crop DensePose (si None, utilise la valeur par défaut)
final_height: Hauteur finale (si None, utilise la valeur par défaut)
final_width: Largeur finale (si None, utilise la valeur par défaut)
is_mask: Mode masque (si None, utilise la valeur par défaut)
Returns:
Image PIL traitée
"""
# Utiliser les valeurs par défaut si non spécifiées
margin_ratio = margin_ratio if margin_ratio is not None else self.default_margin_ratio
target_ratio = target_ratio if target_ratio is not None else self.default_target_ratio
densepose_height = densepose_height if densepose_height is not None else self.default_densepose_height
densepose_width = densepose_width if densepose_width is not None else self.default_densepose_width
final_height = final_height if final_height is not None else self.default_final_height
final_width = final_width if final_width is not None else self.default_final_width
is_mask = is_mask if is_mask is not None else self.default_is_mask
# Étape 1: Process avec DensePose
processed_image = self._process_image_with_densepose(
image,
margin_ratio=margin_ratio,
target_ratio=target_ratio,
final_height=densepose_height,
final_width=densepose_width
)
# Étape 2: Ajustement final du ratio et redimensionnement
final_image = self._adjust_aspect_ratio_then_resize(
processed_image,
target_height=final_height,
target_width=final_width,
is_mask=is_mask
)
return final_image
def _process_image_with_densepose(
self,
img1: Image.Image,
margin_ratio: float,
target_ratio: Tuple[int, int],
final_height: int,
final_width: int
) -> Image.Image:
"""
Traite une image PIL avec DensePose et retourne l'image croppée.
"""
# Redimensionner l'image
img1_resized = cv2.resize(
np.array(img1),
(int((1024 / img1.height) * img1.width), 1024)
)
# Créer une version PIL pour DensePose
img_for_densepose = Image.fromarray(img1_resized)
# Générer le masque DensePose
densepose_output = self.densepose_model(img_for_densepose)
# Convertir en numpy array et créer le masque binaire
person_mask = (np.array(densepose_output) > 0).astype(np.uint8) * 255
# Si le masque est en couleur (H, W, 3), prendre un seul canal
if len(person_mask.shape) == 3:
person_mask = person_mask[:, :, 0]
# Cropper autour du masque
result, bbox = self._crop_around_mask_bbox(
img1_resized,
person_mask,
margin_ratio=margin_ratio,
target_ratio=target_ratio,
)
# Convertir en PIL et retourner
result = Image.fromarray(result)
return ImageOps.contain(result, (final_width, final_height))
@staticmethod
def _crop_around_mask_bbox(
img: np.ndarray,
mask: np.ndarray,
margin_ratio: float = 0.10,
target_ratio: Optional[Tuple[int, int]] = None,
output_size: Optional[Tuple[int, int]] = None
) -> Tuple[np.ndarray, Tuple[int, int, int, int]]:
"""
Crop une image autour du masque avec gestion du ratio.
"""
h, w = mask.shape[:2]
m = (mask > 0).astype(np.uint8)
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(m, connectivity=8)
if num_labels <= 1:
x1, y1, x2, y2 = 0, 0, w-1, h-1
else:
areas = stats[1:, cv2.CC_STAT_AREA]
biggest = 1 + np.argmax(areas)
x, y, bw, bh, area = stats[biggest]
x1, y1, x2, y2 = x, y, x + bw - 1, y + bh - 1
# Ajouter une marge
bw, bh = (x2 - x1 + 1), (y2 - y1 + 1)
mx = int(bw * margin_ratio)
my = int(bh * margin_ratio)
x1 = max(0, x1 - mx)
y1 = max(0, y1 - my)
x2 = min(w-1, x2 + mx)
y2 = min(h-1, y2 + my)
# Ajuster au ratio cible si demandé
if target_ratio is not None:
rh, rw = target_ratio
target_ar = rw / float(rh)
cur_w, cur_h = (x2 - x1 + 1), (y2 - y1 + 1)
cur_ar = cur_w / float(cur_h)
cx = (x1 + x2) // 2
cy = (y1 + y2) // 2
if cur_ar < target_ar:
new_w = int(round(cur_h * target_ar))
half = new_w // 2
x1 = max(0, cx - half)
x2 = min(w-1, cx + (new_w - half - 1))
cur_w = x2 - x1 + 1
if cur_w < new_w:
shift = new_w - cur_w
x1 = max(0, x1 - shift//2)
x2 = min(w-1, x1 + new_w - 1)
else:
new_h = int(round(cur_w / target_ar))
half = new_h // 2
y1 = max(0, cy - half)
y2 = min(h-1, cy + (new_h - half - 1))
cur_h = y2 - y1 + 1
if cur_h < new_h:
shift = new_h - cur_h
y1 = max(0, y1 - shift//2)
y2 = min(h-1, y1 + new_h - 1)
# Crop final
crop = img[y1:y2+1, x1:x2+1]
if output_size is not None:
H, W = output_size
crop = cv2.resize(crop, (W, H), interpolation=cv2.INTER_AREA)
return crop, (x1, y1, x2, y2)
@staticmethod
def _adjust_aspect_ratio_then_resize(
image: Image.Image,
target_height: int = 512,
target_width: int = 384,
is_mask: bool = False
) -> Image.Image:
"""
Ajuste le ratio d'aspect puis redimensionne à la taille exacte.
"""
original_width, original_height = image.size
target_ratio = target_height / target_width
original_ratio = original_height / original_width
if is_mask:
resampling = Image.Resampling.NEAREST
fill_color = 'black'
else:
resampling = Image.Resampling.LANCZOS
fill_color = 'white'
if abs(original_ratio - target_ratio) < 0.001:
return image.resize((target_width, target_height), resampling)
if original_ratio < target_ratio:
new_width = original_width
new_height = int(original_width * target_ratio)
if new_height > original_height:
padding_needed = new_height - original_height
top_padding = padding_needed // 2
bottom_padding = padding_needed - top_padding
image = ImageOps.expand(image, (0, top_padding, 0, bottom_padding), fill=fill_color)
else:
crop_amount = original_height - new_height
top_crop = crop_amount // 2
bottom_crop = crop_amount - top_crop
image = image.crop((0, top_crop, original_width, original_height - bottom_crop))
else:
new_height = original_height
new_width = int(original_height / target_ratio)
if new_width > original_width:
padding_needed = new_width - original_width
left_padding = padding_needed // 2
right_padding = padding_needed - left_padding
image = ImageOps.expand(image, (left_padding, 0, right_padding, 0), fill=fill_color)
else:
crop_amount = original_width - new_width
left_crop = crop_amount // 2
right_crop = crop_amount - left_crop
image = image.crop((left_crop, 0, original_width - right_crop, original_height))
return image.resize((target_width, target_height), resampling)
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