Vous n’êtes pas le seul à vous être déjà demandé si une coupe courte vous irait mieux que votre style actuel un peu désordonné. On a tous joué à ce jeu dans notre tête, à imaginer un nouveau look sans avoir à s’y engager vraiment. Imaginez maintenant avoir chez vous un petit espace où vous pourriez essayer des coupes de cheveux, tester une barbe, ou même visualiser un relooking complet avant de saisir une paire de ciseaux.
C’est le principe d’une cabine de relooking virtuelle, et oui, on peut en construire une avec un Raspberry Pi. Voyons comment s’y prendre, ce dont vous aurez besoin, et si ça vaut vraiment le coup.
Qu’est-ce qu’une cabine de relooking virtuelle ?
Dans sa forme la plus simple, c’est une application web qui utilise une caméra pour capturer votre visage et y superpose des coiffures simulées, des couleurs de cheveux ou des options de soins. Des versions commerciales existent dans certains salons et applications beauté, mais elles sont souvent enfermées derrière un abonnement payant ou liées à un écosystème de marque bien précis.
La version DIY sur Raspberry Pi offre une expérience différente :
- Contrôle total sur le logiciel et les styles proposés.
- Traitement en local : votre visage ne quitte pas votre réseau.
- Le plaisir d’assembler l’appareil de ses propres mains.
Le matériel nécessaire
Le Raspberry Pi 4 ou Pi 5 est le point de départ naturel : il faut suffisamment de puissance de calcul pour gérer un flux vidéo en temps réel sans que ça tourne au diaporama. Couplé au module caméra officiel Raspberry Pi Camera Module 3 pour une qualité d’image correcte, vous avez déjà une bonne base.
Un écran tactile complète le minimum requis (l’écran tactile officiel 7 pouces fait très bien l’affaire, ou un écran HDMI plus grand). Pour vraiment donner l’ambiance d’une cabine, certains makers ont tout monté dans un petit boîtier en bois ou en acrylique, mais c’est facultatif et dépend de la sérieux avec lequel vous voulez traiter le projet.
Pour l’esthétique miroir, certains vont jusqu’à placer un miroir sans tain devant l’écran de façon à ce que l’affichage transparaisse à travers. Le résultat est bluffant, rien à voir avec un projet scolaire de sciences.
Le logiciel : là où l’IA fait le gros du travail
C’est ici que ça devient intéressant. Le Raspberry Pi gère le flux caméra et l’affichage, mais l’intelligence du relooking virtuel repose sur des modèles de machine learning qui détectent les points clés du visage, les coins des yeux, le contour de la mâchoire, le haut du front, puis s’en servent pour déformer et positionner les superpositions de style au bon endroit.
Les composants logiciels clés :
- OpenCV : La bibliothèque de référence pour la vision par ordinateur sur Linux.
- Dlib : Utilisé conjointement avec OpenCV pour la détection des points du visage et la construction d’un pipeline de capture vidéo et de reconnaissance faciale.
- Performances : Ne vous attendez pas à du 60 fps sur un Pi, mais entre 15 et 20 fps, c’est largement fonctionnel pour un aperçu de coiffure.
Pour aller plus loin, des projets open-source permettent d’intégrer des réseaux de neurones légers pour une expérience plus poussée, proche de ce que proposent les outils de relooking IA professionnels, où le logiciel tient compte de la forme du visage, du teint et des traits existants pour suggérer des styles qui vous correspondent vraiment.
Construire la bibliothèque de styles
Les superpositions elles-mêmes, les ressources graphiques de coiffures, doivent venir de quelque part. On trouve des ressources gratuites en SVG et PNG sur le web, ou vous pouvez en créer dans Blender si vous êtes à l’aise avec ça. L’important est d’avoir assez de variété :
- Cheveux courts, longs, bouclés, lisses.
- Barbes de différentes longueurs.
- Plusieurs options de couleur.
La méthode la plus propre consiste à utiliser un modèle GAN (réseau génératif antagoniste) pré-entraîné capable de générer des cheveux réalistes directement sur le flux caméra en direct. C’est plus gourmand en calcul, mais les modèles compacts et quantifiés deviennent progressivement utilisables sur le matériel Pi récent. Pensez-y comme à un simulateur de coupe IA qui tourne sur votre propre machine, sans connexion internet, sans données qui quittent votre domicile.
À quoi ça peut servir ?
Au-delà de l’usage évident « essayer avant de couper », une cabine de relooking DIY ouvre quelques possibilités vraiment intéressantes :
- En famille : Un parent et son enfant peuvent discuter des options de coupe avant un rendez-vous chez le coiffeur, ce qui peut rendre l’expérience bien moins stressante.
- Étapes personnelles : Une personne qui retrouve sa chevelure après une chimio pourrait s’en servir pour marquer ses progrès.
- Outil professionnel : Installée dans un salon de coiffure, elle peut servir d’outil de consultation simple et efficace.
- Divertissement : Franchement, c’est aussi un excellent moyen d’animer une soirée, les gens adorent se voir avec des coupes improbables.
Est-ce que ça vaut le coup de se lancer ?
Tout dépend de ce que vous cherchez. Si vous voulez une expérience fluide et clé en main, les applications commerciales seront plus adaptées : elles ont été peaufinées pendant des années et s’appuient sur d’immenses bases de données d’entraînement.
En revanche, si vous aimez l’idée de créer quelque chose de concret, d’appréhender la vision par ordinateur sur un cas réel, et d’avoir un système qui ne renvoie pas vos scans de visage quelque part sur un serveur distant, une cabine de relooking Raspberry Pi est un projet vraiment gratifiant. Il se situe dans cette zone idéale entre vraiment utile et vraiment amusant à construire.
Le niveau d’entrée est plus bas qu’il n’y paraît. Un Pi 5, un module caméra, quelques bibliothèques Python et un week-end de bidouillage suffisent à obtenir quelque chose de fonctionnel. Ensuite, c’est une question d’itérations.
En résumé
Oui, il est tout à fait possible de concevoir une cabine de relooking virtuelle DIY avec un Raspberry Pi. C’est un projet matériel qui mêle vision par ordinateur et une touche de design créatif pour un résultat à la fois utile et ludique. Que ce soit pour un usage personnel, comme accessoire dans un salon de coiffure, ou simplement comme pièce de démo, les outils existent et la communauté autour du Raspberry Pi et d’OpenCV est solide.
Commencez par les bases : faites tourner le flux caméra, ajoutez la détection de visage, puis superposez les éléments de style. Vous serez peut-être surpris de voir à quel point un projet lancé pour un week-end peut devenir quelque chose dont vous êtes vraiment fier.