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솜삽 블로그

🎬 안드로이드앱 동영상 얼굴 블러 (MoBlur) 앱 개발 가이드

📋 목차

  1. 개발 환경 준비
  2. 프로젝트 설정
  3. 핵심 구조 이해
  4. 빌드 및 테스트

1. 개발 환경 준비

1.1 필수 소프트웨어

  • Java JDK 17: Oracle 또는 OpenJDK
  • Android Studio: Narwhal 2025.1.1 Patch 1
  • Android SDK: API 36

1.2 Android Studio 설정

SDK Manager에서 설치 필요:
- Android 14.0 (API 34)
- Android 13.0 (API 33) 
- Android 7.0 (API 24)
- Build Tools 34.0.0

1.3 가상 기기 생성

  • Pixel 7, API 34 권장
  • RAM 4GB 이상 할당

2. 프로젝트 설정

2.1 Gradle 설정

app/build.gradle.kts 주요 의존성:

Gradle
dependencies {
    // 기본 안드로이드
    implementation("androidx.core:core-ktx:1.12.0")
    implementation("androidx.appcompat:appcompat:1.6.1")
    
    // 코틀린
    implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.7.3")
    
    // ML Kit 얼굴 인식
    implementation("com.google.mlkit:face-detection:16.1.5")
    
    // OpenCV (선택사항)
    implementation("org.opencv:opencv-android:4.8.0")
}

2.2 권한 설정

AndroidManifest.xml:

XML
<uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />
<uses-permission android:name="android.permission.READ_MEDIA_VIDEO" />

3. 핵심 구조 이해

3.1 아키텍처 개요

MainActivity (UI 컨트롤러)
├── UIManager (화면 관리)
├── PermissionManager (권한 관리)
├── VideoProcessor (동영상 처리)
├── BlurProcessor (블러 처리)
├── FaceDetector (얼굴 감지)
└── BlurAnalyzer (블러 분석)

3.2 주요 클래스별 역할

MainActivity

  • onCreate(): 앱 초기화, 매니저들 생성
  • previewVideo(): 선택한 동영상 미리보기
  • startProcess(): 동영상 처리 시작
  • onRequestPermissionsResult(): 권한 결과 처리

UIManager

  • initializeViews(): UI 요소들 연결
  • applyTheme(): 테마 적용
  • log(): 로그 메시지 표시
  • updateProgress(): 진행률 업데이트

PermissionManager

  • checkAndRequestPermissions(): 필요한 권한 확인 및 요청
  • handlePermissionResult(): 권한 승인/거부 결과 처리

VideoProcessor

  • processVideo(): 메인 동영상 처리 로직
  • createOutputFormat(): 출력 비디오 포맷 설정
  • processFrames(): 프레임별 처리
  • copyAudioTrack(): 오디오 트랙 복사

BlurProcessor

  • blurFaces(): 얼굴 영역 블러 처리
  • blurWithAdaptiveRenderScript(): GPU 가속 블러
  • blurWithOpenCV(): OpenCV 블러 (폴백)
  • expandFaceRect(): 얼굴 영역 확장

FaceDetector

  • detectFaces(): ML Kit으로 얼굴 감지
  • hasSignificantChange(): 얼굴 위치 변화 감지

BlurAnalyzer

  • calculateAdaptiveBlurRadius(): 해상도별 블러 강도 계산
  • verifyAdaptiveBlurConsistency(): 블러 일관성 검증

3.3 핵심 처리 흐름

flowchart TD
    classDef brightBG fill:#ffffff,stroke:#cccccc,color:#222222;
    classDef decision fill:#fff3e0,stroke:#ffb74d,color:#222222,font-weight:bold;
    classDef process fill:#e1f5fe,stroke:#4fc3f7,color:#222222;
    classDef action fill:#e8f5e9,stroke:#81c784,color:#222222;
    classDef output fill:#f3e5f5,stroke:#ba68c8,color:#222222;
    linkStyle default stroke:#999999, stroke-width:1.5px;

    A[사용자가 동영상 선택]:::process --> B[MediaMetadataRetriever]:::process
    B --> C{권한 확인}:::decision
    C -->|권한 없음| D[PermissionManager<br/>권한 요청]:::action
    D --> C
    C -->|권한 있음| E[VideoProcessor.processVideo<br/>시작]:::process

    E --> F[MediaExtractor<br/>비디오 트랙 추출]:::process
    F --> G[MediaCodec Decoder<br/>초기화]:::process
    G --> H[MediaCodec Encoder<br/>초기화]:::process
    H --> I[MediaMuxer<br/>초기화]:::process

    I --> J[프레임 디코딩 루프 시작]:::process
    J --> K[MediaCodec.dequeueOutputBuffer]:::process
    K --> L{프레임 있음?}:::decision
    L -->|없음| K
    L -->|있음| M[YUV → RGB 변환]:::process

    M --> N[FaceDetector.detectFaces<br/>ML Kit 얼굴 감지]:::process
    N --> O{얼굴 발견?}:::decision
    O -->|없음| P[원본 프레임 유지]:::process
    O -->|있음| Q[BlurProcessor.blurFaces]:::process

    Q --> R{RenderScript 사용 가능?}:::decision
    R -->|가능| S[GPU 가속 블러 처리]:::process
    R -->|불가능| T[OpenCV 블러 처리]:::process

    S --> U[블러 처리된 프레임]:::process
    T --> U
    P --> U

    U --> V[Surface에 렌더링]:::process
    V --> W[MediaCodec Encoder<br/>프레임 인코딩]:::process
    W --> X[MediaMuxer<br/>비디오 샘플 쓰기]:::process

    X --> Y{마지막 프레임?}:::decision
    Y -->|아니오| K
    Y -->|예| Z[오디오 트랙 복사]:::process

    Z --> AA[MediaExtractor<br/>오디오 샘플 읽기]:::process
    AA --> BB[MediaMuxer<br/>오디오 샘플 쓰기]:::process
    BB --> CC{오디오 끝?}:::decision
    CC -->|아니오| AA
    CC -->|예| DD[MediaMuxer.stop]:::process

    DD --> EE[파일 저장 완료]:::output
    EE --> FF[갤러리 등록<br/>MediaScannerConnection]:::output
    FF --> GG[처리 완료 알림]:::output

    class A,B,E,F,G,H,I,J,K,M,N,P,Q,S,T,U,V,W,X,Z,AA,BB,DD brightBG,process;
    class C,L,O,R,Y,CC brightBG,decision;
    class D brightBG,action;
    class EE,FF,GG brightBG,output;

1. 동영상 선택 → MediaMetadataRetriever로 정보 추출
2. 권한 확인 → PermissionManager로 처리
3. 동영상 처리 시작 → VideoProcessor.processVideo()
4. 프레임 디코딩 → MediaCodec 사용
5. 얼굴 감지 → FaceDetector + ML Kit
6. 블러 처리 → BlurProcessor (RenderScript/OpenCV)
7. 프레임 인코딩 → MediaCodec 사용
8. 오디오 복사 → MediaExtractor/MediaMuxer
9. 최종 파일 저장 → 갤러리 등록

4. 빌드 및 테스트

4.1 빌드 과정

Bash
# Gradle 동기화
./gradlew sync

# Clean 빌드
./gradlew clean

# Debug APK 빌드
./gradlew assembleDebug

# Release APK 빌드  
./gradlew assembleRelease

4.2 테스트 방법

가상 기기 테스트

  1. AVD Manager에서 가상 기기 실행
  2. Run 버튼으로 앱 설치 및 실행
  3. 샘플 동영상으로 기능 테스트

실제 기기 테스트

  1. 개발자 옵션 → USB 디버깅 활성화
  2. USB 연결 후 기기 선택
  3. 실제 동영상으로 성능 테스트

4.3 주요 테스트 항목

  •  동영상 선택 및 미리보기
  •  권한 요청 및 처리
  •  얼굴 감지 정확도
  •  블러 처리 품질
  •  진행률 표시
  •  메모리 사용량
  •  배터리 소모량

4.4 문제 해결

빌드 오류

  • Gradle 캐시 삭제: ./gradlew clean
  • SDK 버전 확인: Tools → SDK Manager
  • 의존성 충돌: ./gradlew dependencies 확인

런타임 오류

  • 권한 확인: 설정 → 앱 → 권한
  • 메모리 부족: 힙 크기 증가 또는 이미지 크기 축소
  • GPU 가속 실패: OpenCV 폴백 동작 확인

성능 최적화

  • 프로파일러로 메모리/CPU 사용량 모니터링
  • 불필요한 비트맵 생성 최소화
  • 백그라운드 스레드에서 무거운 작업 처리

🚀 개발 팁

코드 품질

  • KDoc 주석으로 모든 public 메서드 문서화
  • 단일 책임 원칙으로 클래스 분리
  • 의존성 주입으로 테스트 용이성 확보

성능 최적화

  • RenderScript로 GPU 가속 활용
  • 적응형 블러로 해상도별 최적화
  • 메모리 풀링으로 GC 압박 감소

사용자 경험

  • 진행률 표시로 사용자 피드백 제공
  • 에러 상황에 대한 명확한 안내
  • 다크/라이트 테마 지원

이 가이드를 통해 MoBlur 앱의 핵심 구조를 이해하고 효율적으로 개발할 수 있습니다.

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somsap

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