캐릭터 챗봇 #338
| @@ -142,7 +142,7 @@ class AdminCharacterImageController( | ||||
|             val bytes = image.bytes | ||||
|             val bimg = javax.imageio.ImageIO.read(java.io.ByteArrayInputStream(bytes)) | ||||
|                 ?: throw SodaException("이미지 포맷을 인식할 수 없습니다.") | ||||
|             val blurred = ImageBlurUtil.blur(bimg) | ||||
|             val blurred = ImageBlurUtil.anonymizeStrong(bimg) | ||||
|  | ||||
|             // PNG로 저장(알파 유지), JPEG 업로드가 필요하면 포맷 변경 가능 | ||||
|             val baos = java.io.ByteArrayOutputStream() | ||||
|   | ||||
| @@ -1,9 +1,12 @@ | ||||
| package kr.co.vividnext.sodalive.utils | ||||
|  | ||||
| import java.awt.RenderingHints | ||||
| import java.awt.image.BufferedImage | ||||
| import java.awt.image.ConvolveOp | ||||
| import java.awt.image.Kernel | ||||
| import kotlin.math.exp | ||||
| import kotlin.math.max | ||||
| import kotlin.math.min | ||||
| import kotlin.math.roundToInt | ||||
|  | ||||
| /** | ||||
|  * 가우시안 커널 기반 블러 유틸리티 | ||||
| @@ -12,91 +15,125 @@ import kotlin.math.min | ||||
|  * - 수평/수직 분리 합성곱으로 품질과 성능 확보 | ||||
|  */ | ||||
| object ImageBlurUtil { | ||||
|     fun blur(src: BufferedImage, radius: Int = 50): BufferedImage { | ||||
|         require(radius > 0) { "radius must be > 0" } | ||||
|         val w = src.width | ||||
|         val h = src.height | ||||
|         val dst = BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB) | ||||
|  | ||||
|         // 가우시안 1D 커널 생성 및 정규화 | ||||
|         val sigma = radius / 3.0 | ||||
|         val kernel = gaussianKernel(radius, sigma) | ||||
|  | ||||
|         // 중간 버퍼 | ||||
|         val temp = BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB) | ||||
|  | ||||
|         // 수평 합성곱 | ||||
|         for (y in 0 until h) { | ||||
|             for (x in 0 until w) { | ||||
|                 var aAcc = 0.0 | ||||
|                 var rAcc = 0.0 | ||||
|                 var gAcc = 0.0 | ||||
|                 var bAcc = 0.0 | ||||
|                 for (k in -radius..radius) { | ||||
|                     val xx = clamp(x + k, 0, w - 1) | ||||
|                     val rgb = src.getRGB(xx, y) | ||||
|                     val a = (rgb ushr 24) and 0xFF | ||||
|                     val r = (rgb ushr 16) and 0xFF | ||||
|                     val g = (rgb ushr 8) and 0xFF | ||||
|                     val b = rgb and 0xFF | ||||
|                     val wgt = kernel[k + radius] | ||||
|                     aAcc += a * wgt | ||||
|                     rAcc += r * wgt | ||||
|                     gAcc += g * wgt | ||||
|                     bAcc += b * wgt | ||||
|                 } | ||||
|                 val a = aAcc.toInt().coerceIn(0, 255) | ||||
|                 val r = rAcc.toInt().coerceIn(0, 255) | ||||
|                 val g = gAcc.toInt().coerceIn(0, 255) | ||||
|                 val b = bAcc.toInt().coerceIn(0, 255) | ||||
|                 temp.setRGB(x, y, (a shl 24) or (r shl 16) or (g shl 8) or b) | ||||
|             } | ||||
|     /** | ||||
|      * 주어진 이미지를 목표 가로/세로 크기로 리사이즈합니다. | ||||
|      * | ||||
|      * - 원본 비율을 무시하고 강제로 맞춥니다. | ||||
|      * - 원본보다 크면 확대, 작으면 축소됩니다. | ||||
|      * | ||||
|      * @param src 원본 BufferedImage | ||||
|      * @param w   목표 가로 크기(px) | ||||
|      * @param h   목표 세로 크기(px) | ||||
|      * @return 리사이즈된 BufferedImage | ||||
|      */ | ||||
|     fun resizeTo(src: BufferedImage, w: Int, h: Int): BufferedImage { | ||||
|         val out = BufferedImage(w, h, src.type.takeIf { it != 0 } ?: BufferedImage.TYPE_INT_ARGB) | ||||
|         val g = out.createGraphics() | ||||
|         // 확대/축소 시 보간법: Bilinear → 부드러운 결과 | ||||
|         g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_INTERPOLATION, RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BILINEAR) | ||||
|         g.drawImage(src, 0, 0, w, h, null) | ||||
|         g.dispose() | ||||
|         return out | ||||
|     } | ||||
|  | ||||
|         // 수직 합성곱 | ||||
|         for (x in 0 until w) { | ||||
|             for (y in 0 until h) { | ||||
|                 var aAcc = 0.0 | ||||
|                 var rAcc = 0.0 | ||||
|                 var gAcc = 0.0 | ||||
|                 var bAcc = 0.0 | ||||
|                 for (k in -radius..radius) { | ||||
|                     val yy = clamp(y + k, 0, h - 1) | ||||
|                     val rgb = temp.getRGB(x, yy) | ||||
|                     val a = (rgb ushr 24) and 0xFF | ||||
|                     val r = (rgb ushr 16) and 0xFF | ||||
|                     val g = (rgb ushr 8) and 0xFF | ||||
|                     val b = rgb and 0xFF | ||||
|                     val wgt = kernel[k + radius] | ||||
|                     aAcc += a * wgt | ||||
|                     rAcc += r * wgt | ||||
|                     gAcc += g * wgt | ||||
|                     bAcc += b * wgt | ||||
|                 } | ||||
|                 val a = aAcc.toInt().coerceIn(0, 255) | ||||
|                 val r = rAcc.toInt().coerceIn(0, 255) | ||||
|                 val g = gAcc.toInt().coerceIn(0, 255) | ||||
|                 val b = bAcc.toInt().coerceIn(0, 255) | ||||
|                 dst.setRGB(x, y, (a shl 24) or (r shl 16) or (g shl 8) or b) | ||||
|             } | ||||
|         } | ||||
|         return dst | ||||
|     /** | ||||
|      * 가로 크기만 지정하고, 세로는 원본 비율에 맞춰 자동 계산합니다. | ||||
|      * | ||||
|      * @param src 원본 BufferedImage | ||||
|      * @param targetWidth 목표 가로 크기(px) | ||||
|      * @return 리사이즈된 BufferedImage (세로는 자동 비율) | ||||
|      */ | ||||
|     fun resizeToWidth(src: BufferedImage, targetWidth: Int): BufferedImage { | ||||
|         val ratio = targetWidth.toDouble() / src.width | ||||
|         val targetHeight = (src.height * ratio).roundToInt() | ||||
|         return resizeTo(src, targetWidth, targetHeight) | ||||
|     } | ||||
|  | ||||
|     private fun gaussianKernel(radius: Int, sigma: Double): DoubleArray { | ||||
|         val size = 2 * radius + 1 | ||||
|         val kernel = DoubleArray(size) | ||||
|         val sigma2 = 2.0 * sigma * sigma | ||||
|         var sum = 0.0 | ||||
|         for (i in -radius..radius) { | ||||
|             val v = exp(-(i * i) / sigma2) | ||||
|             kernel[i + radius] = v | ||||
|     /** | ||||
|      * 세로 크기만 지정하고, 가로는 원본 비율에 맞춰 자동 계산합니다. | ||||
|      * | ||||
|      * @param src 원본 BufferedImage | ||||
|      * @param targetHeight 목표 세로 크기(px) | ||||
|      * @return 리사이즈된 BufferedImage (가로는 자동 비율) | ||||
|      */ | ||||
|     fun resizeToHeight(src: BufferedImage, targetHeight: Int): BufferedImage { | ||||
|         val ratio = targetHeight.toDouble() / src.height | ||||
|         val targetWidth = (src.width * ratio).roundToInt() | ||||
|         return resizeTo(src, targetWidth, targetHeight) | ||||
|     } | ||||
|  | ||||
|     /** | ||||
|      * 분리형 가우시안 블러(Separable Gaussian Blur). | ||||
|      * | ||||
|      * - 반경(radius)이 커질수록 더 강하게 흐려집니다. | ||||
|      * - 2D 전체 커널 대신 1D 커널을 두 번 적용하여 성능을 개선했습니다. | ||||
|      */ | ||||
|     private fun gaussianBlurSeparable(src: BufferedImage, radius: Int = 22, sigma: Float? = null): BufferedImage { | ||||
|         require(radius >= 1) | ||||
|         val s = sigma ?: (radius / 3f) | ||||
|         val size = radius * 2 + 1 | ||||
|  | ||||
|         // 1D 가우시안 커널 생성 | ||||
|         val kernel1D = FloatArray(size).also { k -> | ||||
|             var sum = 0f | ||||
|             var i = 0 | ||||
|             for (x in -radius..radius) { | ||||
|                 val v = gaussian1D(x.toFloat(), s) | ||||
|                 k[i++] = v | ||||
|                 sum += v | ||||
|             } | ||||
|         // 정규화 | ||||
|         for (i in kernel.indices) kernel[i] /= sum | ||||
|         return kernel | ||||
|             for (j in k.indices) k[j] /= sum // 정규화 | ||||
|         } | ||||
|  | ||||
|     private fun clamp(v: Int, lo: Int, hi: Int): Int = max(lo, min(hi, v)) | ||||
|         // 수평, 수직 두 번 적용 | ||||
|         val kx = Kernel(size, 1, kernel1D) | ||||
|         val ky = Kernel(1, size, kernel1D) | ||||
|  | ||||
|         val opX = ConvolveOp(kx, ConvolveOp.EDGE_ZERO_FILL, null) | ||||
|         val tmp = opX.filter(src, null) | ||||
|         val opY = ConvolveOp(ky, ConvolveOp.EDGE_ZERO_FILL, null) | ||||
|         return opY.filter(tmp, null) | ||||
|     } | ||||
|  | ||||
|     /** | ||||
|      * 강한 블러 처리(익명화 용도). | ||||
|      * | ||||
|      * 절차: | ||||
|      * 1) 원본 이미지를 축소 (긴 변이 longEdgeTarget 픽셀이 되도록) | ||||
|      * 2) 축소된 이미지에 큰 반경의 가우시안 블러 적용 | ||||
|      * 3) 다시 원본 해상도로 확대 (픽셀 정보가 손실되어 복구 불가능) | ||||
|      * | ||||
|      * @param src 원본 이미지 | ||||
|      * @param longEdgeTarget 축소 후 긴 변의 픽셀 수 (16~64 권장, 작을수록 강하게 흐려짐) | ||||
|      * @param blurRadius 가우시안 블러 반경 (20~32 권장, 클수록 강함) | ||||
|      * @return 원본 해상도의 블러 처리된 이미지 | ||||
|      */ | ||||
|     fun anonymizeStrong(src: BufferedImage, longEdgeTarget: Int = 32, blurRadius: Int = 22): BufferedImage { | ||||
|         val longEdge = max(src.width, src.height) | ||||
|         val scale = longEdgeTarget.toDouble() / longEdge | ||||
|         val smallW = max(1, (src.width * scale).toInt()) | ||||
|         val smallH = max(1, (src.height * scale).toInt()) | ||||
|  | ||||
|         // 1) 축소 | ||||
|         val small = resizeTo(src, smallW, smallH) | ||||
|  | ||||
|         // 2) 강한 블러 | ||||
|         val blurredSmall = gaussianBlurSeparable(small, radius = blurRadius) | ||||
|  | ||||
|         // 3) 다시 원본 해상도로 확대 | ||||
|         val out = BufferedImage(src.width, src.height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB) | ||||
|         val g = out.createGraphics() | ||||
|         g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_INTERPOLATION, RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BILINEAR) | ||||
|         g.drawImage(blurredSmall, 0, 0, src.width, src.height, null) | ||||
|         g.dispose() | ||||
|         return out | ||||
|     } | ||||
|  | ||||
|     /** | ||||
|      * 1차원 가우시안 함수 값 계산 | ||||
|      */ | ||||
|     private fun gaussian1D(x: Float, sigma: Float): Float { | ||||
|         val s2 = 2 * sigma * sigma | ||||
|         return (1.0 / kotlin.math.sqrt((Math.PI * s2).toFloat())).toFloat() * exp(-(x * x) / s2) | ||||
|     } | ||||
| } | ||||
|   | ||||
		Reference in New Issue
	
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