블로그 사진 편집 자동화: 이미지 리사이징 및 얼굴 가리기

import cv2
import os
from PIL import Image

# 하르 캐스케이드 파일 경로
face_cascade_front = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
face_cascade_side = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_profileface.xml')

def process_images(folder_path, output_folder, sticker_path, scale_percent=40):
    """
    폴더 내 이미지 파일의 크기를 축소하고 얼굴(정면, 측면)에 스티커를 추가합니다.

    Args:
        folder_path (str): 이미지 파일이 있는 폴더 경로
        output_folder (str): 처리된 이미지를 저장할 폴더 경로
        sticker_path (str): 스마일 스티커 이미지 파일 경로
        scale_percent (int, optional): 이미지 축소 비율 (기본값: 40)
    """

    # 스티커 이미지 로드
    sticker = Image.open(sticker_path)

    # 출력 폴더 생성 (없을 경우)
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    # 폴더 내 모든 이미지 파일 처리
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            image_path = os.path.join(folder_path, filename)
            image = cv2.imread(image_path)

            if image is None:
                print(f"이미지 로드 실패: {image_path}")
                continue

            # 이미지 크기 축소
            width = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)
            height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)
            dim = (width, height)
            resized_image = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)

            # 얼굴 인식 (정면 및 측면)
            gray = cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            faces_front = face_cascade_front.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
            faces_side = face_cascade_side.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 측면 얼굴 인식

            # 얼굴에 스티커 추가
            pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
            for (x, y, w, h) in faces_front:
                resized_sticker = sticker.resize((w, h))
                pil_image.paste(resized_sticker, (x, y), resized_sticker)
            for (x, y, w, h) in faces_side: # 측면 얼굴 스티커 추가
                resized_sticker = sticker.resize((w, h))
                pil_image.paste(resized_sticker, (x, y), resized_sticker)

            # 처리된 이미지 저장
            output_path = os.path.join(output_folder, filename)
            pil_image.save(output_path)

            print(f"처리 완료: {output_path}")

# 사용 예시
folder_path = "raw_img"
output_folder = "pre_img"
sticker_path = "smile.png"

process_images(folder_path, output_folder, sticker_path)