attentionme 0.1.1

A library for person-focused image processing

AttentionMe: Effects Library for Attention Seekers

AttentionMe is a Python library designed to enhance video and image processing by focusing on people segmentation and attention-grabbing features. It’s developed as a final team project for Fundamentals of Open Source Software (Fall semester, Hanyang University, ERICA Campus, 2024).

Whether you're looking to highlight yourself in a video or create a professional presentation, AttentionMe provides all the tools you need to make your content stand out.

한국어 README

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Table of Contents

• Background
• Features
• Installation
• Usage
• Modules
• Maintainer
• Contributing
• License

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Background

Have you ever felt the urge to be the center of attention? Just like the lyrics from Hype Boy by New Jeans,

"You got me looking for attention."

With AttentionMe, you can make that a reality. The library focuses on preprocessing videos and images to enhance the user’s presence. It provides tools for:

• Background removal
• Zoom In
• etc.

Keep that in mind, this project was developed to promote teamwork and deepen our understanding of open source software development practices by the undergraduate students.

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Features

• Background Removal: Isolate subjects by removing unwanted backgrounds.
• Zoom In: Automatically zoom in on key areas for emphasis.
• Brightness Adjustment for Background: Fine-tune brightness to enhance visibility.
• Target Pointing: Draw attention to specific points with pointing and cropping functionalities.

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Installation

Before you begin, ensure you have the following installed:

• Python 3.8 or higher
• Required libraries like PyTorch, NumPy, and OpenCV

Steps

You can install AttentionMe from PyPI:

pip install attentionme

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Usage

Here’s a simple example to get started with the background removal feature. For your inforamtion, there is a Sample Usage repository in this organization.:

from attentionme import *

image_path = 'sample_images/group1.jpg'
output_path = 'image_outputs/removed_background_image.png'

remove_background(image_path, output_path)

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Modules

• segmentation.py: Provides functionality to detect and segment people in images and videos.
• remove_background.py: A background removal tool that allows focusing solely on people, commonly known as the "cut-out" feature.
• zoom_in.py: A zoom-in feature that emphasizes areas with people to highlight them.
• crop.py: Easily crop images to your desired size or focus area.
• adjust_brightness.py: Adjusts brightness to improve visual clarity by enhancing the background's visibility.
• pointing.py: Adds arrows or markers next to individuals in images or videos for highliting.
• enlargement.py: Allows users to zoom into specific parts of an image to examine fine details.

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Maintainer

This project is maintained by the leader of the team Looking 4 Attention:

• Aenoc Woo

Feel free to reach out if you have questions or suggestions.

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Contributing

Main Contributors and the member of the team Looking 4 Attention:

• Namhoon Cho
• Dami Lee
• Hyunsoo Kim

We also welcome contributions! To get started:

1. Fork the repository.
2. Create a new branch: git checkout -b feature/your-feature-name.
3. Commit your changes: git commit -m 'Add feature'.
4. Push your branch: git push origin feature/your-feature-name.
5. Submit a pull request for review.

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License

This project is licensed under the MIT License. See the LICENSE file for details.

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AttentionMe: 관종을 위한 효과 라이브러리

AttentionMe는 2024년 2학기 한양대학교 에리카캠퍼스의 오픈소스 소프트웨어 기초 수업을 위한 기말고사 대체 팀 프로젝트로서 제작된 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다.

이 프로젝트는 영상 및 이미지에서 사람을 인식하고 배경 제거, 줌, 강조 등의 다양한 기능을 제공합니다. 한국어 버전 문서를 통해 프로젝트와 기능을 이해할 수 있습니다. 사진 속에서에서 자신을 돋보이게 하고 싶다면, AttentionMe는 콘텐츠 속의 당신을 눈에 띄게 만드는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.

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배경

마치 Hype Boy의 가사처럼, 관심의 중심에 서고 싶다는 '관종' 욕구를 느껴본 적 있으신가요?

"You got me looking for attention."

AttentionMe와 함께라면 그 소망이 현실이 될 수 있습니다. 이 라이브러리는 영상과 이미지의 사전 처리(preprocessing)를 통해 사용자의 존재감을 극대화합니다. 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 배경 제거 (Background removal)
• 줌 인 (Dynamic zooming)
• 기타 등등

기억하실 사항: 이 프로젝트는 팀워크를 증진하고 오픈 소스 소프트웨어 개발 실습과 협업 경험을 쌓기 위해 대학생들에 의해 개발되었습니다.

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기능

• 배경 제거 (Background Removal): 원치 않는 배경을 제거하여 주제를 깔끔하게 분리합니다.
• 줌 인 (Zoom In): 중요 영역을 자동으로 확대해 강조합니다.
• 배경 밝기 조정 (Brightness Adjustment for Background): 원하는 가시성을 위해 이미지의 밝기를 미세 조정할 수 있습니다.
• 대상 강조 (Target Pointing): 특정 영역이나 포인트에 집중하기 위해 포인트 및 크롭 기능을 제공합니다.

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설치

작업을 시작하기 전에 다음 사항이 설치되어 있어야 합니다:

• Python 3.8 이상
• PyTorch, NumPy, OpenCV와 같은 필수 라이브러리

설치 단계

PyPI에서 AttentionMe를 설치하실 수 있습니다.:

pip install attentionme

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사용법

아래는 간단한 예제입니다. 더 자세한 사항은 저희 Organization 내 Sample Usage repository를 참고하시기 바랍니다. 아래는 배경 제거 기능을 시작하는 코드입니다:

from attentionme import *

image_path = 'sample_images/group1.jpg'
output_path = 'image_outputs/removed_background_image.png'

remove_background(image_path, output_path)

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모듈 개요

• segmentation.py: 이미지 및 영상에서 사람을 인식하고 분리하는 기능을 제공합니다.
• remove_background.py: 배경 제거 기능으로 사람에 집중할 수 있습니다. 소위 말하는 '누끼' 기능.
• zoom_in.py: 주요 영역인 사람이 있는 곳을 강조하기 위해 줌 인 하는 기능입니다.
• crop.py: 원하는 크기 및 포커스 영역으로 쉽게 이미지를 자를 수 있습니다.
• adjust_brightness.py: 배경의 밝기 조정을 통해 시각적 명확성을 높입니다.
• pointing.py: 이미지나 영상에서 사람 옆에 화살표를 붙여 강조합니다.
• enlargement.py: 이미지의 특정 부분을 확대하여 세부 사항을 확인할 수 있습니다.

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유지보수자

이 프로젝트는 Looking 4 Attention 팀장에 의해 유지보수되고 있습니다:

• Aenoc Woo

궁금한 점이나 의견이 있다면 언제든지 연락해 주세요.

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기여

Looking 4 Attention의 팀원이자 메인 Contributor들:

• Namhoon Cho
• Dami Lee
• Hyunsoo Kim

저희 팀원이 아니어도, 아래 절차를 통해 프로젝트에 기여할 수 있습니다. 여러분의 기여를 환영합니다.:

1. 저장소를 포크합니다.
2. 새 브랜치를 만듭니다: git checkout -b feature/your-feature-name.
3. 변경 사항을 커밋합니다: git commit -m 'Add feature'.
4. 브랜치를 푸시합니다: git push origin feature/your-feature-name.
5. 풀 리퀘스트를 제출합니다.

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라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 세부 사항은 LICENSE 파일을 확인하세요.