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.
利用条件などは利用者において確認してください
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謝辞
Dlib の作者に感謝します
Windows での Visual Studio Community 2022 のインストール: 別ページ »で説明
Visual Studio Community 2022 に, Build Tools for Visual Studio 2022の機能が含まれている.
Windows での Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022) のインストール: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
cmake のダウンロードページ: https://cmake.org/download/
7-Zip のページ: https://sevenzip.osdn.jp/ からダウンロードしてインストールする.
Windows での Python 3.10,関連パッケージ,Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明
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Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
【関連する外部ページ】
Python の公式ページ: https://www.python.org/
Windows での Visual Studio Community 2022 のインストール: 別ページ »で説明
Visual Studio Community 2022 に, Build Tools for Visual Studio 2022の機能が含まれている.
Windows での Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022) のインストール: 別ページ »で説明
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コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
次のコマンドを実行.
cd C:\ rmdir /s /q dlib git clone https://github.com/davisking/dlib
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
次のコマンドを実行.
sudo apt -y update sudo apt -y install python3-numpy python3-skimage
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
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
cd C:\dlib cd tools\imglab rmdir /s /q build mkdir build cd build cmake -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="%HOMEPATH%\dlib" .. cmake --build . --config RELEASE cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
結果を確認.エラーメッセージが出ていないこと
ここで,「%HOMEPATH%\dlib」は,Dlib のソースコードを展開したディレクトリに読み替えること。
%HOMEPATH%\dlib\bin
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 .
notepad mydata.xml
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
シフトキー(SHIFT キー)を押しながら、マウスをドラッグ<
「File」→「Save」」と操作する
指定した領域についての情報が保存される
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
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.
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
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 .
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
Python プログラムの実行(Windows 上)
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 os import sys import glob import dlib from skimage import io 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 = io.imread(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
.\imglab training.xml