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）

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

【サイト内の関連ページ】

説明資料: Dlib の機能概要 [PDF], [パワーポイント]

謝辞

Dlib の作者に感謝します

前準備

Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

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。

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

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 Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
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"

--add で追加されるコンポーネント

上記のコマンドでは，まず 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，次に setup.exe を用いて以下のコンポーネントを追加している。

VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--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）
VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラ
ClangCL：clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ（MSBuild から Clang を使用するために必要）
VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツール
Windows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools

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。

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。

Python 3.12 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

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

winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--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 が自動的に設定される。

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」に必ず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。

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】 Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】 Git の公式ページ: https://git-scm.com/

CMakeのインストール（Windows 上） [クリックして展開]

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"

Git のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する．管理者権限は，winget の --scope machine オプションでシステム全体にインストールするために必要となる．

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"

7-Zip のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

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 --installer-type msi --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/qn /norestart"
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')}"

Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

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 Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
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"

--add で追加されるコンポーネント

VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--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）
VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラ
ClangCL：clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ（MSBuild から Clang を使用するために必要）
VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツール
Windows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools

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。

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。

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」）。

Windows で pip を実行するときは，管理者権限のコマンドプロンプトを使用し，システム領域へのインストールを行う．

次のコマンドを実行する．
```
python -m pip install -U 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」）。

Windows で pip を実行するときは，管理者権限のコマンドプロンプトを使用し，システム領域へのインストールを行う．

次のコマンドを実行する．

python -m pip install -U 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

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。

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 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

学習に使う画像を増やすには
```
.\imglab training.xml
```