InsightFace のインストールと動作確認（顔検出，年齢と性別の推定）（Python, PyTorch を使用）（Ubuntu 上）

前準備

Ubuntu のシステム更新

UbuntuUbuntu で OS のシステム更新を行うときは， 次のコマンドを実行．

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

C/C++ コンパイラー，make，パッケージツールのインストール（Ubuntu 上）

インストールするには，次のコマンドを実行．

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストールのインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページ »で説明している．

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール（Ubuntu 上）

Python のインストールは行わない（Ubuntu のシステム Python を用いる．）

Ubuntu での Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール: 別ページ »で説明している．

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール

次のコマンドを実行．

sudo apt -y update
sudo apt -y install python-is-python3 python3-dev python-dev-is-python3 python3-pip python3-setuptools python3-venv build-essential

PyTorch のインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明している．

InsightFace のインストール（Ubuntu 上）

インストールするには，次のコマンドを実行．

sudo apt -y install python3-pil python3-numpy python3-matplotlib libopencv-dev libopencv-core-dev python3-opencv libopencv-contrib-dev opencv-data
sudo pip3 install -U insightface onnxruntime-gpu

InsightFace による顔検出，年齢と性別の推定（Ubuntu 上）

1. 顔検出及び年齢と性別の予測の実行

   公式ページ (https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/python-package) に記載の，顔検出及び年齢と性別の予測のプログラムを実行する．

   このプログラムは buffalo_l という名前の事前学習済みモデルを使用している．

   • 顔検出のモデル: SCRFD-10GF
   • 顔認識のモデル: ResNet50@WebFace600K
   • 顔のアラインメント: 2d106, 3d68
   • 属性: 年齢，性別

   このプログラムの実行により，result.jpg ファイルができる．

   import cv2
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   import insightface
   from insightface.app import FaceAnalysis
   from insightface.data import get_image as ins_get_image
   
   app = FaceAnalysis(providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])
   app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
   
   img = ins_get_image('t1')
   faces = app.get(img)
   rimg = app.draw_on(img, faces)
   plt.style.use('default')
   plt.imshow(cv2.cvtColor(rimg, cv2.COLOR_BGR2RGB))
   plt.show()
   cv2.imwrite("./result.jpg", rimg)
   

   
   
2. パソコンに接続されたビデオカメラで動作してみる

   OpenCV による動画表示を行う．

   import cv2
   import numpy as np
   import insightface
   from insightface.app import FaceAnalysis
   from insightface.data import get_image as ins_get_image
   
   app = FaceAnalysis()
   app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
   
   v = cv2.VideoCapture(0)
   while(v.isOpened()):
       r, f = v.read()
       if ( r == False ):
           break
       faces = app.get(f)
       rimg = app.draw_on(f, faces)
       cv2.imshow("", rimg)
       # Press Q to exit
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   v.release()
   cv2.destroyAllWindows()