Computer Vision Study & Practice with Google Colab, OpenCV, VSCode
"내 얼굴에 찰떡인 십이지신 동물은?"
손가락 제스처로 스티커를 바꾸고, 필터를 입혀 인생샷을 남겨보세요!
이 프로젝트는 OpenCV와 MediaPipe를 활용한 실시간 얼굴 인식 스티커 애플리케이션입니다.
단순한 합성을 넘어, Hand Tracking을 통해 마우스나 키보드 없이 손동작만으로 UI를 제어할 수 있는 인터랙티브한 경험을 제공합니다.
실제 앱 구동 화면입니다.
| 기능 (Function) | 설명 (Description) |
|---|---|
| 🐭 12 Zodiac Stickers | 쥐, 소, 호랑이 등 12가지 동물 스티커가 얼굴 각도에 맞춰 자연스럽게 합성됩니다. |
| 👆 Touch UI | 화면 좌측 메뉴와 하단 촬영 버튼을 손가락 검지로 터치하여 제어합니다. |
| 🎨 Live Filters | 빈티지, 화사함, 흑백 등 7가지 다양한 색감 필터를 실시간으로 적용합니다. |
| 📸 Smart Capture | 손가락으로 버튼을 누르거나 C 키를 누르면 3초 카운트다운 후 사진이 자동 저장됩니다. |
| 기술 (Tech) | 역할 (Role) |
|---|---|
| 🤖 MediaPipe Face | 얼굴 위치를 실시간으로 인식하고 스티커가 붙을 좌표(중심점)를 계산 |
| ✋ MediaPipe Hands | 검지 손가락 끝(INDEX_FINGER_TIP)을 추적하여 허공 터치(가상 클릭) 구현 |
| 📷 OpenCV | 웹캠 영상 캡처, 스티커 합성, 이미지 필터링 및 전체적인 화면 처리 |
| 🎨 Pillow (PIL) | OpenCV에서 지원하지 않는 텍스트(UI 메뉴, 안내 메시지)를 깨짐 없이 렌더링 |
| 🔢 NumPy | 투명 배경(Alpha Channel)이 있는 스티커 이미지를 자연스럽게 합성하기 위한 배열 연산 |