imglab を用いた画像のアノテーション(Dlib, Dlib の imglab, Python を使用)(Windows 上)
【概要】
Dlibは,機械学習のアルゴリズムの機能を持つソフトウェアである.利用条件などは利用者において確認してください.
謝辞:Dlib の作者に感謝します.
【目次】
【サイト内の関連情報】
- 説明資料: Dlib の機能概要 [PDF], [パワーポイント]
前準備
Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストール
Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストールを行い、C/C++ コードのビルド環境を整える。
Build Tools for Visual Studio は,Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ,ライブラリ,ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。インストール済みの場合,この手順は不要である。 以下のコマンドは、Build Tools が未インストールの場合は winget で新規インストールし、インストール済みの場合は 【インストールコマンドの実行方法】 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する(手順:Windows キーまたはスタートメニュー → 上記のコマンドでは、Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし、続いて以下のコンポーネントを追加している。 上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。 インストール完了の確認 Visual Studio を必要とするとき Visual Studio の機能を必要とする場合は,追加インストールできる。 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → [Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストール手順を見るには、ここをクリック]
Windows での Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール
setup.exe modify でコンポーネントを追加する(バージョンは変更しない)。cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"
REM ============================================================
REM Visual Studio Build Tools + Desktop development with C++
REM (VCTools、MSBuildTools、CMake連携、Clang、Windows 11 SDK)
REM ============================================================
REM 進行中のインストーラーを停止(ロック競合回避)
taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1
REM 未インストール時: winget で新規インストール
REM インストール済み時: setup.exe modify でコンポーネント追加(バージョンは変更しない)
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
for /f "usebackq delims=" %P in (`"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
) else (
winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
)
REM 破損時の修復(任意、動作がおかしくなった場合)
REM "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" repair --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --quiet --norestart
REM 導入確認(インストールパスが表示されれば正常)
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath
--includeRecommended により、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる)winget list Microsoft.VisualStudio.BuildToolsGit のインストール(Windows 上) [クリックして展開]
cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"
CMakeのインストール(Windows 上) [クリックして展開]
cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。REM CMake をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Kitware.CMake -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/qn /norestart ADD_CMAKE_TO_PATH=System"
7-Zip のインストール(Windows 上) [クリックして展開]
cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。REM 7-Zip をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id 7zip.7zip -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM 7-Zip のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\7-Zip'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and $c -notlike \"*$p*\"){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$c\",'Machine')}"
Python 3.12 のインストール
Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。
[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]
Windows での Python 3.12 のインストール
以下のいずれかの方法でPython 3.12をインストールする。Pythonがインストール済みの場合、この手順は不要である。
方法 1:winget によるインストール
【インストールコマンドの実行方法】
管理者権限でコマンドプロンプトを起動する(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。
--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動するとPATHが反映される。
REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""
REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"
方法 2:インストーラーによるインストール
- Python公式サイト(https://www.python.org/downloads/)にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンからWindows用インストーラーをダウンロードする。
- ダウンロードしたインストーラーを実行する。
- 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから
pythonコマンドを実行できない。 - 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。
インストールの確認
コマンドプロンプトで以下を実行する。
python --version
バージョン番号(例:Python 3.12.x)が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。
Dlib のインストール
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - 次のコマンドを実行する.
python -m pip install -U --no-user dlib
Dlib のソースコード等と,Dlib の学習済みモデルのダウンロード
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - Dlib のソースコード等のダウンロード
次のコマンドを実行.
cd C:\ rmdir /s /q dlib git clone https://github.com/davisking/dlib - Dlib の学習済みモデルのダウンロード
次のコマンドを実行.
cd C:\dlib cd python_examples curl -O http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2 curl -O http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x mmod_human_face_detector.dat.bz2 "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 del mmod_human_face_detector.dat.bz2 del dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 del shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 del shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
Pythonのnumpy、scikit-imageライブラリのインストール
Windows の場合
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - 次のコマンドを実行する.
python -m pip install -U --no-user numpy scikit-image
Ubuntu の場合
Ubuntu を使用する場合は,次のように操作する.
# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
sudo apt -y install python3-numpy python3-skimage
Dlib の imglab のインストール
前準備として、Windows のときは マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストールが終わっていること
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - 次のコマンドを実行
cd C:\dlib cd tools\imglab rmdir /s /q build mkdir build cd build cmake -A x64 -T host=x64 ^ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="%HOMEPATH%\dlib" .. cmake --build . --config Release --target INSTALL -- /m:4
結果を確認.エラーメッセージが出ていないこと
imglab を使ってみる
- 画像を数枚準備する
- 準備した画像ファイルを,次のディレクトリに置く
%HOMEPATH%\dlib\bin
- 画像ファイルの準備が終わったら、
.xml 形式ファイルを作る.
Windows のコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行する.エラーメッセージが出ないことを確認.
「.\imglab.exe -c mydata.xml .」は、.xml 形式ファイルを作るコマンド.ファイル名 mydata.xml は何でもよい
C: cd C:\dlib\bin .\imglab.exe -c mydata.xml .
- 生成された .xml 形式ファイルをエディタなどで開き確認してみる.
notepad mydata.xml
- imglab を起動してみる
Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行する.
.\imglab.exe mydata.xml
imglab は,画像ビューワになっている
- 複数の画像を簡単に表示できる機能がある。
- ラベル(label)を編集する機能がある (Next Labelのところに書き込む)
- 領域を指定する機能がある (シフトキー(SHIFT キー)を押しながら、マウスをドラッグ)
- imglab で、領域を指定してみる
シフトキー(SHIFT キー)を押しながら、マウスをドラッグ
- 保存する
「File」→「Save」と操作する
- 確かに .xml形式ファイルに,結果が保存される
指定した領域についての情報が保存される
Dlib を用いた学習
- 教材ファイル Release.zip をダウンロードし,%HOMEPATH%\dlib\bin に置く
C: cd C:\dlib\bin curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/dog/Release.zip "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x Release.zip
- Web ブラウザで training.xml を開いて、確認してみる
14枚の画像について、 領域を指定済み
Google Chrome ではうまく表示できない.下の図では Firefox での表示結果を示している.
- imglab を起動して確認してみる
Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行する.
C: cd C:\dlib\bin .\imglab.exe training.xml
- imglab を閉じる
- 学習を行う(教師データの生成)
最後の「.」を忘れないこと
copy %HOMEPATH%\dlib\examples\faces\*.jpg . python C:\dlib\python_examples\train_object_detector.py .
- 途中で、Enterキーを押して続行
-
Python プログラムの実行
謝辞:http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2016/09/21/184955 のものを参考に(少し変更して)使っています
コマンドプロンプトで次を実行
python次の Python プログラムを実行
import dlib f = '5920652345_5be61ae940.jpg' detector = dlib.simple_object_detector("detector.svm") win_det = dlib.image_window() win_det.set_image(detector) win = dlib.image_window() print("Processing file: {}".format(f)) img = dlib.load_rgb_image(f) dets = detector(img) print("Number of objects detected: {}".format(len(dets))) for k, d in enumerate(dets): print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) win.clear_overlay() win.set_image(img) win.add_overlay(dets) dlib.hit_enter_to_continue()
上の犬の写真では、画像分類がうまくいっていない
- 学習に使う画像を増やすには
.\imglab training.xml