Перейти к основному содержимому
Версия: 3.23.1

Оценка качества изображения

Блок оценки качества изображения лица​

Модификации процессинг-блока оценки качества​

На данный момент существует следующие модификации:

  • "assessment" - первый из реализованных режимов блока Quality Assessment, в рамках которого оцениваются следующие параметры.

    Параметры оцениваемые модификаций "assessment"​

    Нажмите, чтобы отобразить список оцениваемых параметров
    • total_score - численное значение, обозначает общую оценку качества изображения в баллах от 0 до 1.
    • is_background_uniform - логическое значение, указывает на однородность фона.
    • background_uniformity_score - численное значение, оценка однородности фона в баллах от 0 до 2.
    • is_dynamic_range_acceptable - логическое значение, показывает, что динамический диапазон интенсивности изображения в области лица превышает или не превышает значение 1,28.
    • dynamic_range_score - численное значение, оценка динамического диапазона интенсивности в баллах от 0 до 1.
    • is_eyes_distance_acceptable - логическое значение, обозначает допустимое/недопустимое расстояние между глазами.
    • eyes_distance - численное значение расстояния между глазами в пикселях.
    • is_evenly_illuminated - логическое значение, обозначает равномерность освещения на изображении.
    • illumination_score - численное значение, оценка равномерности освещения в баллах от 0 до 1.
    • no_flare - логическое значение, указывает на наличие или отсутствие вспышек на изображении.
    • is_left_eye_opened - логическое значение, обозначает положение левого глаза (открыт или закрыт).
    • left_eye_openness_score - численное значение, обозначает степень открытости глаза в баллах от 0 до 1.
    • is_right_eye_opened - логическое значение, обозначает положение правого глаза (открыт или закрыт).
    • right_eye_openness_score - численное значение, обозначает степень открытости глаза в баллах от 0 до 1.
    • is_neutral_emotion - логическое значение, обозначает наличие или отсутствие нейтрального выражения лица.
    • neutral_emotion_score - численное значение, оценка степени нейтральных эмоций в баллах от 0 до 1.
    • is_not_noisy - логическое значение, обозначает наличие или отсутствие шумов на изображении.
    • noise_score - численное значение, оценка зашумленности изображения в баллах от 0 до 1.
    • is_sharp - логическое значение, обозначает резкость изображения.
    • sharpness_score - численное значение, обозначает оценку резкости в баллах от 0 до 1.
    • is_margins_acceptable - логическое значение, обозначает допустимые/недопустимые отступы.
    • margin_inner_deviation - численное значение внутреннего отклонения в пикселях.
    • margin_outer_deviation - численное значение внешнего отклонения в пикселях.
    • is_rotation_acceptable - логическое значение, обозначает допустимый/недопустимый поворот головы.
    • max_rotation_deviation - численное значение, максимальный градус отклонения для трех (yaw, pitch, roll) углов поворота головы.
    • not_masked - логическое значение, указывает на наличие или отсутствие маски на лице.
    • not_masked_score - численное значение, обозначает степень уверенности в отсутствии маски на лице от 0 до 1.
    • has_watermark - логическое значение, указывает на наличие или отсутствие водяного знака на изображении.
    • watermark_score - численное значение, обозначает степень уверенности в наличии водяного знака на изображении от 0 до 1.

  • "estimation" - в данном режиме оценивается качество изображения в целом, а результат ("total_score") представляет собой реальное число от 0 (худшее качество) до 1 (идеальное качество).

Спецификация процессинг-блока оценки качества​

  1. Входной контейнер Context должен содержать бинарное изображение и массив объектов, полученных после работы процессинг-блоков детекции лица и фиттера:

    Нажмите, чтобы развернуть спецификацию входного контейнера Context
    {
        "image" : {
        "format": "NDARRAY",
            "blob": "data pointer",
            "dtype": "uint8_t",
            "shape": [height, width, channels]
        },
        "objects": [{
            "id": {"type": "long", "minimum": 0},
            "class": "face",
            "confidence": {"double",  "minimum": 0,  "maximum": 1},
            "bbox": [x1, y2, x2, y2]
            "keypoints": {
                "left_eye_brow_left":   {"proj" : [x, y]},
                "left_eye_brow_up":     {"proj" : [x, y]},
                "left_eye_brow_right":  {"proj" : [x, y]},
                "right_eye_brow_left":  {"proj" : [x, y]},
                "right_eye_brow_up":    {"proj" : [x, y]},
                "right_eye_brow_right": {"proj" : [x, y]},
                "left_eye_left":        {"proj" : [x, y]},
                "left_eye":             {"proj" : [x, y]},
                "left_eye_right":       {"proj" : [x, y]},
                "right_eye_left":       {"proj" : [x, y]},
                "right_eye":            {"proj" : [x, y]},
                "right_eye_right":      {"proj" : [x, y]},
                "left_ear_bottom":      {"proj" : [x, y]},
                "nose_left":            {"proj" : [x, y]},
                "nose":                 {"proj" : [x, y]},
                "nose_right":           {"proj" : [x, y]},
                "right_ear_bottom":     {"proj" : [x, y]},
                "mouth_left":           {"proj" : [x, y]},
                "mouth":                {"proj" : [x, y]},
                "mouth_right":          {"proj" : [x, y]},
                "chin":                 {"proj" : [x, y]},
                "points": ["proj": [x, y]]
            }
        }]
    }

  2. После вызова процессинг-блока оценки качества, каждому объекту из массива "objects" будут добавлены атрибуты соответсвующие этому блоку.

Спецификация выходного контейнера Context:

{
    "quality": {
        "total_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
        "is_sharp": {"type": "boolean"},
        "sharpness_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
        "is_evenly_illuminated": {"type": "boolean"},
        "illumination_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
        "no_flare": {"type": "boolean"},
        "is_left_eye_opened": {"type": "boolean"},
        "left_eye_openness_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
        "is_right_eye_opened": {"type": "boolean"},
        "right_eye_openness_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
        "is_rotation_acceptable": {"type": "boolean"},
        "max_rotation_deviation": {"type": "long"},
        "not_masked": {"type": "boolean"},
        "not_masked_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
        "is_neutral_emotion": {"type": "boolean"},
        "neutral_emotion_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
        "is_eyes_distance_acceptable": {"type": "boolean"},
        "eyes_distance": {"type": "long", "minimum": 0}
        "is_margins_acceptable": {"type": "boolean"},
        "margin_outer_deviation": {"type": "long", "minimum": 0}
        "margin_inner_deviation": {"type": "long", "minimum": 0}
        "is_not_noisy": {"type": "boolean"},
        "noise_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
        "watermark_score": {"type": "long", "minimum": 0},
        "has_watermark": {"type": "boolean"},
        "dynamic_range_score": {"type": "double", "minimum": 0},
        "is_dynamic_range_acceptable": {"type": "boolean"},
        "is_background_uniform": {"type": "boolean"},
        "background_uniformity_score": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1}
    }
}

Пример работы процессинг-блока​

  1. Создайте конфигурационный контейнер Context и укажите значения "unit_type", "modification", "version", интересующего вас блока Пример создания процессинг-блока вы можете найти на странице Работа с процессинг-блоком.

  2. Передайте контейнер-контекст полученный после работы процессинг-блоков детекции лица и фиттера.

  3. Вызовете процессинг-блок оценки.

  4. Получите результат работы процессинг-блока.

auto configCtx = service->createContext();
configCtx["unit_type"] = "QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR";
pbio::ProcessingBlock blockQuality = service->createProcessingBlock(configCtx);

//------------------
// создание процессинг-блока и контейнера Context с бинарным изображением
//------------------

faceDetector(ioData);
faceFitter(ioData);
blockQuality(ioData);

double total_score = ioData["objects"][0]["quality"]["total_score"].getDouble();

Для точной оценки требуется только одно лицо человека в кадре, смотрящее в камеру, иначе общий балл будет низким, поскольку алгоритм учитывает относительный размер, положение и направленность головы.

Если захвачено несколько лиц, каждое из них будет обработано независимо.