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MediaPipe 라이브러리

MediaPipe 비전 태스크를 쉽게 사용할 수 있는 래퍼 라이브러리입니다.

설치

npm install @01works/mediapipe

기능

• 얼굴 랜드마크 감지 (FaceLandmarkerTask)
• 이미지 세그멘테이션 (ImageSegmenterTask)
• 객체 감지 (ObjectDetectorTask)
• 자동 에러 처리 및 리소스 관리
• 성능 모니터링 (FPS, 프레임 처리 시간)
• 다양한 시각화 도구 (바운딩 박스, 마스크 등)
• 자동 및 수동 프레임 처리 지원
• 비디오, 이미지, 캔버스 입력 지원

사용 예시

얼굴 랜드마크 감지

자동 프레임 처리 모드

import {
  FaceLandmarkerTask,
  TaskResult,
  FaceLandmarkerResult,
  TaskStatus,
} from '@01works/mediapipe'

// 얼굴 랜드마크 태스크 생성
const faceLandmarker = new FaceLandmarkerTask(
  {
    enableWebGPU: true, // WebGPU 사용 (기본값: false)
    numFaces: 1, // 감지할 얼굴 수 (기본값: 1)
    autoProcess: true, // 자동 프레임 처리 활성화 (기본값: true)
  },
  (result: TaskResult<FaceLandmarkerResult>) => {
    // 결과 처리
    if (result.data) {
      console.log('얼굴 랜드마크:', result.data.faceLandmarks)
    }
  },
)

// 태스크 초기화 및 시작
try {
  await faceLandmarker.initialize()
  await faceLandmarker.initializeVideoStream('user') // 카메라 스트림 초기화
  await faceLandmarker.start()

  // 얼굴 감지 여부 확인
  if (faceLandmarker.isFaceDetected()) {
    console.log('얼굴이 감지되었습니다!')
  }

  // 특정 얼굴 부위 데이터 가져오기
  const eyeData = faceLandmarker.getFeatureData('left_eye')
  if (eyeData) {
    console.log('왼쪽 눈 위치:', eyeData[0].position)
  }

  // 성능 정보 확인
  const { fps, processingTime } = faceLandmarker.getPerformanceInfo()
  console.log(
    `FPS: ${fps.toFixed(1)}, 처리 시간: ${processingTime.toFixed(2)}ms`,
  )
} catch (error) {
  console.error('얼굴 랜드마크 오류:', error)
} finally {
  // 사용 완료 후 정리
  await faceLandmarker.dispose()
}

수동 프레임 처리 모드

import {
  FaceLandmarkerTask,
  TaskResult,
  FaceLandmarkerResult,
} from '@01works/mediapipe'

// 얼굴 랜드마크 태스크 생성 (자동 프레임 처리 비활성화)
const faceLandmarker = new FaceLandmarkerTask(
  {
    enableWebGPU: true,
    numFaces: 1,
    autoProcess: false, // 자동 프레임 처리 비활성화
  },
  (result: TaskResult<FaceLandmarkerResult>) => {
    // 결과 콜백 (선택적)
  },
)

// 태스크 초기화
await faceLandmarker.initialize()

// 이미지 요소에서 얼굴 감지
const image = document.getElementById('input-image') as HTMLImageElement
const result = await faceLandmarker.processSingleFrame(image)

if (result) {
  console.log('감지된 얼굴:', result.faceLandmarks)
}

// 비디오 프레임 처리 (requestAnimationFrame 사용)
const video = document.getElementById('input-video') as HTMLVideoElement
const processVideoFrame = async () => {
  if (video.readyState >= 2) {
    const result = await faceLandmarker.processSingleFrame(video)
    if (result) {
      // 결과 처리
    }
  }
  requestAnimationFrame(processVideoFrame)
}
requestAnimationFrame(processVideoFrame)

// 사용 완료 후 정리
await faceLandmarker.dispose()

이미지 세그멘테이션

자동 프레임 처리 모드

import {
  ImageSegmenterTask,
  ImageSegmenterModelType,
  TaskResult,
  ImageSegmenterResult,
} from '@01works/mediapipe'

// 이미지 세그멘터 태스크 생성
const imageSegmenter = new ImageSegmenterTask(
  {
    modelType: ImageSegmenterModelType.SELFIE_SEGMENTER, // 모델 타입 (기본값: SELFIE_SEGMENTER)
    enableWebGPU: true, // WebGPU 사용 (기본값: false)
    autoProcess: true, // 자동 프레임 처리 활성화 (기본값: true)
  },
  (result: TaskResult<ImageSegmenterResult>) => {
    // 결과 처리
    if (result.data?.categoryMask) {
      console.log('세그멘테이션 마스크 크기:', result.data.categoryMask.length)
    }
  },
)

// 태스크 초기화 및 시작
try {
  await imageSegmenter.initialize()
  await imageSegmenter.initializeVideoStream('user') // 카메라 스트림 초기화
  await imageSegmenter.start()

  // 마스크 처리 옵션 설정
  imageSegmenter.setDefaultMaskOptions({
    threshold: 0.5,
    foregroundColor: 'rgba(255, 0, 0, 0.5)',
    backgroundColor: 'rgba(0, 0, 0, 0)',
    opacity: 0.7,
  })

  // 마스크 그리기
  const maskCanvas = imageSegmenter.drawMask()
  if (maskCanvas) {
    document.body.appendChild(maskCanvas)
  }
} catch (error) {
  console.error('이미지 세그멘테이션 오류:', error)
} finally {
  // 사용 완료 후 정리
  await imageSegmenter.dispose()
}

수동 프레임 처리 모드

import { ImageSegmenterTask, ImageSegmenterModelType } from '@01works/mediapipe'

// 이미지 세그멘터 태스크 생성 (자동 프레임 처리 비활성화)
const imageSegmenter = new ImageSegmenterTask({
  modelType: ImageSegmenterModelType.SELFIE_SEGMENTER,
  enableWebGPU: true,
  autoProcess: false, // 자동 프레임 처리 비활성화
})

// 태스크 초기화
await imageSegmenter.initialize()

// 이미지 요소에서 세그멘테이션 수행
const image = document.getElementById('input-image') as HTMLImageElement
const result = await imageSegmenter.processSingleFrame(image)

if (result?.categoryMask) {
  // 마스크 데이터 직접 처리
  const imageData = imageSegmenter.processMaskData(
    result.categoryMask,
    result.width,
    result.height,
    (value, x, y, index) => {
      // 각 픽셀에 대한 처리 로직
      return value > 0.5
        ? { r: 255, g: 0, b: 0, a: 0.7 } // 전경
        : { r: 0, g: 0, b: 0, a: 0 } // 배경
    },
  )

  // 이미지 데이터를 캔버스에 그리기
  const canvas = document.getElementById('output-canvas') as HTMLCanvasElement
  const ctx = canvas.getContext('2d')
  if (ctx) {
    ctx.putImageData(imageData, 0, 0)
  }
}

// 사용 완료 후 정리
await imageSegmenter.dispose()

객체 감지

자동 프레임 처리 모드

import {
  ObjectDetectorTask,
  TaskResult,
  ObjectDetectorResult,
} from '@01works/mediapipe'

// 객체 감지 태스크 생성
const objectDetector = new ObjectDetectorTask(
  {
    enableWebGPU: true, // WebGPU 사용 (기본값: false)
    scoreThreshold: 0.5, // 감지 점수 임계값 (기본값: 0.5)
    autoProcess: true, // 자동 프레임 처리 활성화 (기본값: true)
  },
  (result: TaskResult<ObjectDetectorResult>) => {
    // 결과 처리
    if (result.data) {
      console.log('감지된 객체:', result.data.detections)
    }
  },
)

// 태스크 초기화 및 시작
try {
  await objectDetector.initialize()
  await objectDetector.initializeVideoStream('environment') // 후면 카메라 스트림 초기화
  await objectDetector.start()

  // 바운딩 박스 옵션 설정
  objectDetector.setDefaultBoxOptions({
    lineWidth: 3,
    lineColor: 'green',
    fillColor: 'rgba(0, 255, 0, 0.2)',
    showLabels: true,
    showScores: true,
  })

  // 바운딩 박스 그리기
  objectDetector.drawBoundingBoxes()

  // 특정 카테고리 필터링
  const persons = objectDetector.filterByCategories(['person'])
  console.log('감지된 사람 수:', persons.length)

  // 높은 점수의 객체만 필터링
  const highConfidenceObjects = objectDetector.filterByScore(0.8)
  console.log('높은 신뢰도 객체 수:', highConfidenceObjects.length)
} catch (error) {
  console.error('객체 감지 오류:', error)
} finally {
  // 사용 완료 후 정리
  await objectDetector.dispose()
}

수동 프레임 처리 모드

import { ObjectDetectorTask } from '@01works/mediapipe'

// 객체 감지 태스크 생성 (자동 프레임 처리 비활성화)
const objectDetector = new ObjectDetectorTask({
  enableWebGPU: true,
  scoreThreshold: 0.5,
  autoProcess: false, // 자동 프레임 처리 비활성화
})

// 태스크 초기화
await objectDetector.initialize()

// 이미지 요소에서 객체 감지
const image = document.getElementById('input-image') as HTMLImageElement
const result = await objectDetector.processSingleFrame(image)

if (result?.detections.length) {
  console.log('감지된 객체:', result.detections)

  // 특정 캔버스에 바운딩 박스 그리기
  const canvas = document.getElementById('output-canvas') as HTMLCanvasElement
  objectDetector.drawBoundingBoxes(canvas)
}

// 사용 완료 후 정리
await objectDetector.dispose()

에러 처리

모든 태스크는 에러 처리를 위한 메커니즘을 제공합니다:

try {
  await faceLandmarker.initialize()
} catch (error) {
  console.error('초기화 오류:', error)
}

// 또는 결과 콜백에서 에러 확인
faceLandmarker.setResultCallback((result) => {
  if (result.error) {
    console.error('처리 오류:', result.error)
    return
  }

  // 정상 결과 처리
  console.log('결과:', result.data)
})

상태 관리

태스크의 상태를 확인할 수 있습니다:

import { TaskStatus } from '@01works/mediapipe'

const status = faceLandmarker.getStatus()
if (status === TaskStatus.READY) {
  console.log('태스크가 준비되었습니다.')
} else if (status === TaskStatus.ERROR) {
  console.error('태스크 오류:', faceLandmarker.getError())
}

성능 모니터링

태스크의 성능을 모니터링할 수 있습니다:

// 현재 FPS 가져오기
const fps = faceLandmarker.getFPS()
console.log(`현재 FPS: ${fps.toFixed(1)}`)

// 프레임 처리 시간 가져오기
const processingTime = faceLandmarker.getFrameProcessingTime()
console.log(`프레임 처리 시간: ${processingTime.toFixed(2)}ms`)

// 성능 정보 한 번에 가져오기
const { fps, processingTime } = faceLandmarker.getPerformanceInfo()

캔버스 및 비디오 접근

태스크의 캔버스와 비디오 요소에 접근할 수 있습니다:

// 캔버스 가져오기
const canvas = faceLandmarker.getCanvas()
if (canvas) {
  document.body.appendChild(canvas)
}

// 비디오 요소 가져오기
const video = faceLandmarker.getVideo()

그리기 옵션 설정

비디오나 이미지를 캔버스에 그리는 방식을 설정할 수 있습니다:

faceLandmarker.setDrawOptions({
  fit: 'cover', // 'cover', 'contain', 'fill' 중 하나
  objectPosition: 'center', // 'center', 'top', 'bottom', 'left', 'right' 중 하나
})

자동 프레임 처리 설정

태스크의 자동 프레임 처리 여부를 동적으로 변경할 수 있습니다:

// 자동 프레임 처리 비활성화
faceLandmarker.setAutoProcess(false)

// 자동 프레임 처리 활성화
faceLandmarker.setAutoProcess(true)

// 현재 자동 프레임 처리 상태 확인
const isAutoProcessing = faceLandmarker.isAutoProcessing()

리소스 관리

모든 태스크는 사용 완료 후 반드시 정리해야 합니다:

await faceLandmarker.dispose()

라이선스

MIT