카카오의 REST API 사용하기

Taeyoon Kim

2018-03-16 15:35

0. 카카오 비전 API¶

카카오에서 최근에 흥미로운 서비스를 시작했습니다. 컴퓨터 비전(Computer Vision)으로 이미지 분석을 해주는 API를 카카오 비전을 공개한 것입니다. 카카오 비전은 이미지를 분석해서 콘텐츠 형태와 의미를 이해하고, 이미지를 활용할 수 있게 도와주는 API입니다. 현재 제공되는 API의 종류는 다음과 같습니다.

얼굴 검출
상품 검출
썸네일 생성
성인 이미지 판별

얼굴 인식은 컴퓨터 비전에서 특별히 새로운 기술은 아닙니다만, 저는 카카오에서 공개한 API의 성능을 한번 확인하고자 시도해 봤습니다. 카카오 비전에 대한 자세한 것은 이곳를 참고하세요.

1. 카카오 비전 API 준수사항¶

API 사용시 다음과 같은 사항을 준수해야 합니다.

서버에서 호출하는 경우 REST API 키를 사용해 호출합니다.
모든 API는 file 또는 image_url 중 하나의 값을 지정해야 합니다.
file에 업로드되는 이미지와 image_url에 지정되는 이미지는 png 또는 jpg 포맷만 지원합니다.

2. 활용 예제 살펴보기¶

카카오에서 간단한 파이썬 예제 코드를 제공하고 있습니다. 저는 거기에서 얼굴을 추출해 모자이크 처리하는 예제를 테스트 해보겠습니다. 작동원리를 간단하게 서술해 보면, 먼저 카카오 API로 사진상의 얼굴의 좌표를 인식하고 pillow 라이브러리를 이용해서 얼굴 부분의 이미지를 잘라냅니다. 그리고 리사이즈를 한뒤 원본 사진에 다시 붙여(모자이크처리) 넣습니다.

예제로 사용할 사진은 아래와 같이 준비했습니다.

원숭이 사진

monkey

단체사진

peoples

사용한 코드는 아래와 같습니다. 몇가지 설명을 덧붙이자면,

본인의 API 키를 넣어야 작동합니다.
변환할 사진 파일은 jpg 혹은 png 포멧이어야 합니다.
사진 파일의 위치는 기본적으로 같은 폴더에 있으면 바로 작동하게 만들었습니다.
모자이크 처리된 파일은 파일명에 mosaic_를 붙여서 생성됩니다.

코드를 kakao_api.py로 저장하고 터미널에서

python kakao_api.py -f ./.

라고 입력합니다.

In [1]:

import sys
import argparse
import requests
from PIL import Image
import glob
import os

API_URL = "https://kapi.kakao.com/v1/vision/face/detect"
# 아래 My Kakao api key, 본인 계정의 API 키로 변경해서 사용하세요.
MYAPP_KEY = "b5f1dde7995c36168402318b69308ef218614"


def detect_face(filename):
    headers = {"Authorization": "KakaoAK {}".format(MYAPP_KEY)}

    try:
        files = {"file": open(filename, "rb")}
        resp = requests.post(API_URL, headers=headers, files=files)
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()
    except Exception as e:
        print(str(e))
        sys.exit(0)


def mosaic(filename, detection_result):
    image = Image.open(filename)

    for face in detection_result["result"]["faces"]:
        x = int(face["x"] * image.width)
        w = int(face["w"] * image.width)
        y = int(face["y"] * image.height)
        h = int(face["h"] * image.height)
        box = image.crop((x, y, x + w, y + h))
        # 모자이크 강도를 조절하려면 사이즈를 조절하세요.
        box = box.resize((20, 20), Image.NEAREST).resize((w, h), Image.NEAREST)
        image.paste(box, (x, y, x + w, y + h))
    return image


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Mosaic all of faces.")
    parser.add_argument(
        "-f",
        "--folder",
        type=str,
        nargs="?",
        default="./.",
        help="image file to hide faces",
        required=True,
    )
    args = parser.parse_args()
    # Make files lists
    files = glob.glob("*.jpg") + glob.glob("*.jpeg") + glob.glob("*.png")
    # make loop
    for i in files:
        head, tail = os.path.split(i)
        try:
            detection_result = detect_face(i)
            image = mosaic(i, detection_result)
            image.save(head + "mosaic_" + tail, "JPEG")
            print("! Add mosaic on : " + tail)
        except RuntimeError:
            print("! Face does not detected on : " + tail)

    print("!!  All process finished  !!")

!!  All process finished  !!

3. 결과 확인¶

원숭이 사진

단체사진

얼굴을 인식해서 모자이크 처리가 되는것을 볼수 있습니다. 첫 번째 원숭이 사진은 물론이고 단체사진의 얼굴도 인식을 잘 하는 것을 확인할 수 있습니다. 물론 모든 사진에서 성공적인 결과를 얻지는 못했습니다만, 얼굴 인식의 경우는 상당히 잘 작동합니다. 다른 API들도 테스트를 해보니 상품 검출 API는 아직 인식률과 오작동이 많습니다. 아마도 기술적으로 좀 더 어렵기 때문이겠죠. 테스트중에 알아낸 또 다른것은 사진 용량의 제한입니다. 사진 파일의 용량이 10MB 이상이면 에러메세지가 나오는데 아마도 제한을 걸어둔것 같습니다.