[시각화] 얼굴 인식, 닮은꼴 프로그램

📌 들어가며

이번 글에서는 네이버 Clova Face Recognition API로 얼굴 인식 프로그램을 만든다. 사진 속 얼굴을 감지해 성별·나이·감정을 표시하고, 나아가 유명인 닮은꼴까지 찾아본다.

준비물 — 네이버 Developers에서 애플리케이션 등록 후 발급받은 Client ID/Secret, 그리고 matplotlib·requests·json. API URL은 얼굴 감지(/face)와 유명인 인식(/celebrity) 두 가지다.

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1. 얼굴 감지 API 호출

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpgimg
import json, requests

img = mpgimg.imread('familyPhoto.jpg')
plt.imshow(img); plt.show()

url = "https://openapi.naver.com/v1/vision/face"   # 얼굴 감지
files = {'image': open('familyPhoto.jpg', 'rb')}
headers = {'X-Naver-Client-Id': client_id, 'X-Naver-Client-Secret': client_secret}
response = requests.post(url, files=files, headers=headers)

⚠️ Client ID/Secret은 코드에 하드코딩하지 말자. 환경 변수나 별도 설정 파일로 분리하고, Git에 올리지 않도록 .gitignore에 추가한다. 공개 저장소에 키가 노출되면 도용될 수 있다.

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2. JSON 응답 파싱

parsed = json.loads(response.text)   # 문자열 → 딕셔너리
print(parsed)

💡 response.text는 읽기 힘든 긴 문자열이다. json.loads()로 딕셔너리로 변환하면 parsed['faces']처럼 키로 원하는 값을 뽑아낼 수 있다.

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3. 얼굴에 정보 표시

감지된 각 얼굴에 사각형 테두리 + 성별·나이·감정을 그린다.

import matplotlib.patches as patches

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.imshow(img)

for each in parsed['faces']:
    x, y, w, h = each['roi'].values()
    gender, gen_conf = each['gender'].values()
    age, _ = each['age'].values()
    emotion, _ = each['emotion'].values()

    rect = patches.Rectangle((x,y), w, h, linewidth=3, edgecolor='r', facecolor='none')
    ax.add_patch(rect)
    label = f"{gender} {gen_conf*100:.1f}%,\n{emotion},\n{age}"
    plt.text(x, y+h+50, label, size=8, color='blue')

요소	역할
roi	얼굴 위치·크기(x,y,w,h)
patches.Rectangle	인식 범위 사각형
plt.text	성별·나이·감정 라벨

작동은 잘 되지만, 오른쪽 남성이 99% 신뢰도로 여성으로 나오기도 했다(“0.94%의 사나이”). API의 한계도 관찰된다.

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4. 유명인 닮은꼴

URL만 /celebrity로 바꾸면 된다. 얼굴이 하나면 for문 없이 인덱스로 접근한다.

url = "https://openapi.naver.com/v1/vision/celebrity"   # 유명인 인식
...
cel = parsed['faces'][0]['celebrity']['value']
cel_conf = parsed['faces'][0]['celebrity']['confidence']

💡 결과가 한글이면 matplotlib에서 깨질 수 있다. 한글 폰트를 설정하거나, 간단히 print()로 콘솔에 출력해 확인한다(결과는 ‘이성경’!).

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📝 정리

얼굴 인식 프로그램
├─ API     Clova Face Recognition(/face, /celebrity)
├─ 호출     requests.post(url, files, headers)
├─ 파싱     json.loads → parsed['faces']
└─ 표시     patches.Rectangle + plt.text

개념	한 줄 정의
Clova Face	네이버 얼굴 인식 API
roi	얼굴 위치 정보
json.loads	응답 → 딕셔너리

핵심은 API로 얼굴을 분석하고, 응답 JSON을 파싱해 이미지 위에 시각화하는 것이다. URL만 바꿔 얼굴 감지·유명인 인식을 모두 처리할 수 있으며, API 키는 반드시 코드 밖으로 분리하자.