顔領域の匿名化（HypoX64/DeepMosaics を使用）

DeepMosaics を用いて，画像・動画の顔領域にモザイクを追加する．

DeepMosaics は，セマンティックセグメンテーションにより対象領域を求め，その領域にモザイクを追加する（add モード）．逆に，モザイクを除去する clean モードも持つ．

配布ファイルの利用条件は，GitHub のページで確認すること．

謝辞：DeepMosaics の作者に感謝します

DeepMosaics の Windows 用 GUI 版のダウンロードと展開（解凍）

Windows 用の GUI 版は，DeepMosaics 0.5.1（2021 年 5 月公開）が最新である．CPU 版と GPU 版がある．
GPU 版の動作条件は，NVIDIA GPU（GTX 1060 以上），NVIDIA ドライバ 460 以上，CUDA 11.0 である．条件を満たさないときは CPU 版を使う．

Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ（x64）をインストールする
https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe
Web ページを開く
https://github.com/HypoX64/DeepMosaics/
ダウンロードのリンクをクリック（「Google Drive」をクリック）．
DeepMosaics 本体（DeepMosaics_0.5.1_cpuonly_windows_amd64.7z または DeepMosaics_0.5.1_gpu_windows_amd64.7z）をダウンロードする
GitHub のリリースのページ https://github.com/HypoX64/DeepMosaics/releases からも同じファイルをダウンロードできる．
展開(解凍）する
このとき，どのディレクトリ（フォルダ）に展開(解凍）したか，確認しておくこと．
Windows での展開（解凍）に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明
先ほどの Google Drive のページで，pretrained_models をダウンロードする
右クリックメニューで「Download」を選ぶ．しばらく待つ．
ダウンロードした .zip ファイルを，展開（解凍）する．
Windows での展開（解凍）に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明
展開（解凍）してできた学習済みモデルのファイルを確認する
学習済みモデルのファイルを，DeepMosaics を展開（解凍）してできたディレクトリの下の pretrained_models に置く．
モザイクの追加・除去では，pretrained_models/mosaic の下にファイルを置く．

学習済みモデル

モザイクの追加・除去に用いる主な学習済みモデルは次の通りである．

add_face.pth：画像・動画中の顔にモザイクを追加する
clean_face_HD.pth：画像・動画中の顔のモザイクを除去する（メモリ 8GB 以上が必要）
mosaic_position.pth：モザイクの位置を求める．clean モードで必要である

このほかに，画風変換用の style_vangogh.pth などがある．

手の領域用のモデルは，現在配布されている学習済みモデルには含まれていない．Google Drive の oldVersions に，古いバージョン用のファイルがある．

GUI で使ってみる

DeepMosaics を起動する
「step 1: choose video or image」で，動画ファイルもしくは画像ファイルを選択する．ここでは，付属のサンプル画像 imgs/ruoruo.jpg を選択してみる
「step 2: choose pretrained model」で，学習済みモデルを選択する．
顔にモザイクを追加するので，add_face.pth を選ぶ
「Run」をクリックすると，処理が始まる
result の下に結果のファイルができるので確認
再生してみる
Windows 付属の Windows Media Player でうまく再生できないときは，VLC media player など，他の動画プレイヤーをインストールし試してみること．
演習：顔が写っている写真，ビデオを入手．「add_face.pth」で処理しなさい．

ソースコードの入手と準備

GUI 版には，Python プログラムから呼び出すための deepmosaic.py は含まれない．コマンドラインや Python プログラムから使うときは，ソースコードを入手する．
必要なもの： Python 3.6 以上，ffmpeg，PyTorch

コマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する

git clone https://github.com/HypoX64/DeepMosaics.git
cd DeepMosaics
pip install -r requirements.txt

学習済みモデルのファイルを，DeepMosaics/pretrained_models/mosaic に置く．
コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行し，動作を確認する
```
python deepmosaic.py --media_path ./imgs/ruoruo.jpg --model_path ./pretrained_models/mosaic/add_face.pth --mode add --gpu_id 0
```
GPU を搭載していないパソコンでは，--gpu_id に -1 を指定する．この場合は CPU で処理される．

Python プログラムから使ってみる

GUI は 1 件ずつファイルを指定して処理する形になっているが，deepmosaic.py はコマンドラインから呼び出すこともできる．
ここでは，指定したフォルダに含まれる画像・動画ファイルすべてに対し，順番に「顔領域へのモザイク追加」処理を行う Python プログラムを示す．
deepmosaic.py が結果ファイルを result フォルダに出力するので，このプログラム側で出力先を指定する必要はない．

次のプログラムを，DeepMosaics のディレクトリの直下に保存する（例：batch_add_mosaic.py）．

# DeepMosaics の deepmosaic.py を用いて，
# 指定フォルダ内の画像・動画すべてに，顔のモザイクを追加する

import os
import sys
import glob
import subprocess

# 処理対象のファイルが入っているフォルダ
INPUT_DIR = './imgs'

# 学習済みモデルのパス
MODEL_PATH = './pretrained_models/mosaic/add_face.pth'

# 使用する GPU 番号（GPU を使わないときは -1）
GPU_ID = '0'

targets = sorted(glob.glob(os.path.join(INPUT_DIR, '*.*')))

for media_path in targets:
    subprocess.run([
        sys.executable, 'deepmosaic.py',
        '--media_path', media_path,
        '--model_path', MODEL_PATH,
        '--mode', 'add',
        '--gpu_id', GPU_ID
    ])

フォルダ INPUT_DIR に，匿名化したい画像・動画ファイルを入れておく．
MODEL_PATH に，学習済みモデルのパスを指定する．
コマンドプロンプトを開き，DeepMosaics のディレクトリに移動し，次のコマンドで実行する．
```
python batch_add_mosaic.py
```
処理が終わると，result フォルダの下に，ファイルごとの結果（モザイクが追加された画像・動画）ができるので確認する．
GPU を搭載していないパソコンでは，GPU_ID に -1 を指定する．この場合は CPU で処理される．