여러분, ‘미디어파이프’라고 들어보셨나요? 처음 듣는다고요? 괜찮습니다! 오늘 저스틴이 확실하게 머리에 각인시켜 드릴게요.

미디어파이프는 마치 ‘인공지능계의 레고(LEGO) 세트’ 같은 거예요. 얼굴 인식, 손 모양 읽기, 사람의 자세 분석 같은 엄청나게 복잡한 기능들을 구글이 미리 다~ 만들어놓고 블록처럼 제공하는 거죠. 우리는 그냥 필요한 블록을 가져다가 “여기 얼굴 좀 찾아줘!” 하고 조립만 하면 끝! 정말 간단하죠?

자, 여기서 별표 세 개! ⭐️⭐️⭐️ 예전에는 이런 기능 하나 만들려면 개발자들이 직접 모델을 훈련시키고, 데이터 전처리하고, 밤샘 작업하는 게 일상이었거든요. 하지만 이제 미디어파이프 덕분에 그럴 필요가 전혀 없어진 거예요. 이게 바로 핵심입니다! 스마트폰, PC, 웹 어디서든 빠르게 작동하니, 활용도도 무궁무진하답니다.

레고 세트에는 어떤 블록이 있을까? 🧩

자, 그렇다면 이 어마어마한 레고 세트 안에는 어떤 신기한 블록들이 들어있는지 구경 한번 해볼까요?

‘얼굴 어디 있니?’ 블록 (Face Detection): 사진이나 영상에서 사람 얼굴이 어디 있는지 순식간에 찾아 네모 박스를 쳐주는 기본 블록이에요.
‘얼굴 점묘화’ 블록 (Face Mesh): 이게 진짜 물건입니다! 무려 468개의 점으로 눈, 코, 입, 턱선 등 얼굴의 모든 윤곽을 정밀하게 그려줘요. AR 필터나 가상 메이크업 앱이 바로 이 기술로 만들어지는 거랍니다.
‘가위바위보’도 알아맞히는 손 추적 블록 (Hands): 손가락 마디마디 21개의 점을 추적해서 어떤 제스처를 취하는지 알아맞혀요.
‘홈트레이닝’ 자세 교정 블록 (Pose): 몸의 주요 관절 33개를 추적해서 스쿼트 자세가 올바른지, 팔을 잘 뻗었는지 등을 분석해주죠.

개발자 입장에서는 정말 푸짐하게 차려진 뷔페나 다름없죠? 그냥 원하는 기능을 쏙쏙 골라 쓰기만 하면 되니까요. 감 오시나요? 😎

백문이 불여일견! 직접 만들어보자 💻

자, 이제 이론은 충분합니다! 레고 블록을 직접 조립해볼 시간이에요. ‘스트림릿(Streamlit)’이라는 마법의 도화지에 우리가 배운 미디어파이프 블록으로 직접 얼굴 인식 프로그램을 만들어 볼 거예요.

코드가 길어 보이지만 절대 겁먹지 마세요! 제가 다 떠먹여 드릴게요.

1단계: 재료 준비 먼저 streamlit, mediapipe 같은 필요한 레고 블록(라이브러리)들을 불러옵니다.

2단계: 기능 설계 ‘얼굴 찾아줘!’ 기능(detect_face)과 ‘얼굴에 점 찍어줘!’ 기능(detect_face_mesh)을 미리 정의해둡니다. “이 버튼 누르면 이 기능 실행해!” 하고 약속하는 거죠.

3단계: 조립 및 실행! 사용자가 사진 파일을 올리면, 우리가 만든 프로그램이 착착 움직이는 거예요.

먼저 ‘얼굴 찾아줘!’ 기능이 작동해서 사진 속 얼굴 위치에 빨간색 네모를 짠! 하고 그려줍니다.
이어서 ‘얼굴에 점 찍어줘!’ 기능이 출동해서 눈, 코, 입, 턱선에 초록색 점을 콕콕콕 찍어주는 거죠.

이거 시험에 나옵니다! ✍️ 이 모든 마법의 핵심은 face_detection.process()와 face_mesh.process() 이 두 줄이에요. 바로 이 친구들이 실제 분석을 담당하는 에이스 블록이거든요. 이 두 가지만 기억해도 오늘 수업 절반은 성공한 겁니다!

결과는? 대성공! 🎉

짜잔! 결과를 보세요. 우리가 올린 원본 사진에 정확하게 얼굴 위치를 찾아 네모를 그리고, 그 위에 468개의 랜드마크 점들이 예쁘게 찍힌 걸 볼 수 있죠?

이게 바로 우리가 조립한 ‘얼굴 인식 레고 로봇’이 완벽하게 작동했다는 증거랍니다. 단 몇 줄의 코드로 이렇게 강력한 기능을 구현할 수 있다니, 정말 신기하지 않나요? 이제 여러분은 “나 사진에서 얼굴 찾는 프로그램 만들 수 있는 사람이야!”라고 자신 있게 말할 수 있게 된 겁니다!