金子邦彦研究室 ▶ 人工知能 ▶ 顔情報処理の Python プログラム（Dlib，face_recognition を使用） ▶ Dlib による顔検出を行う Python プログラム（Dlib, Python を使用）（Windows 上）

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Dlib による顔検出を行う Python プログラム（Dlib, Python を使用）（Windows 上）

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【目次】

  1. 前準備
  2. Dlib Python のインストール，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
  3. Dlib による顔検出を行う Python プログラム（Dlib に付属のプログラムを使用）
  4. Dlib による顔検出を行う Python プログラム（手持ちの画像ファイルや，パソコンのカメラで顔検出を行う）

【サイト内の関連ページ】

【用語説明】

1. 前準備

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 »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

7-Zip のインストール（Windows 上）

7-Zip 23.01 のインストール

7-Zipは，ファイルの圧縮や展開のツール．さまざまなフォーマットに対応している．

Windows では， コマンドプロンプトを管理者として開き， 次のコマンドを実行することにより， 7-Zip 23.01 のインストールを行うことができる． 

mkdir %HOMEPATH%\7zip
cd %HOMEPATH%\7zip
curl -O https://www.7-zip.org/a/7z2301-x64.exe
.\7z2301-x64.exe
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\7-Zip\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

【サイト内の関連ページ】

Windows での 7-Zip のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

7-Zip の公式ページ: https://sevenzip.osdn.jp/

Python のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022），Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

【関連する外部ページ】

2. Dlib Python のインストール，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

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    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

  2. Dlib のパッケージのインストール

    Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

    次のコマンドを実行． 

    python -m pip uninstall -y dlib
cd C:\
rmdir /s /q dlib
git clone https://github.com/davisking/dlib
cd C:\dlib
python setup.py build --no DLIB_GIF_SUPPORT
python setup.py install --no DLIB_GIF_SUPPORT

    [image]
  3. Python の dlib パッケージがインストールできたことの確認

    バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある． 

    python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"

    [image]
  4. 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

    [image]
  5. 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

    [image]
  6. Dlib の動作確認のため，次を実行．エラーメッセージが出ずに，顔検出の結果が表示されれば OK とする． 
    cd C:\dlib
cd python_examples
python cnn_face_detector.py mmod_human_face_detector.dat ..\examples\faces\2007_007763.jpg

    [image]

    [image]

Dlib による顔検出を行う Python プログラム（Dlib に付属のプログラムを使用）

Dlib による顔検出 を行う．

Python プログラムの実行（Windows 上）

  1. まずは、DLib に同封の顔画像ファイルに何があるかを、簡単にみておく

    %HOMEPATH%\dlib\examples\faces の下の顔画像のファイルを確認する

    [image]
  2. cnn_face_detector.py をエディタなどで開いて、中身を確認

    Dlib には Convolutional Network による顔検出の機能があり、顔検出させるためのプログラムは実質２行． 画面を開く、画像ファイルを読み込む、画像データを表示する、顔部分を四角で描くといったことも簡単なコマンド．

    [image]
  3. Dlib では、顔のサイズは 80 x 80 であるとして、学習済みデータが配布されている。 より小さな顔を検出したいときは、アップサンプルを行う。アップサンプルを行うと、動作は遅くなる。

    cnn_face_detector.py の「dets = cnn_face_detector(img, 1)」の「1」を「2」や「3」に変える。 そして、再び、cnn_face_detector.py を実行する。

    [image]

    上で使用した画像を、縦、横 0.4 倍した画像で試してみる。 まず、「dets = cnn_face_detector(img, 1)」のとき

    [image]

    「dets = cnn_face_detector(img, 2)」のとき

    [image]

    「dets = cnn_face_detector(img, 3)」のとき

    [image]

Dlib による顔検出を行う Python プログラム（手持ちの画像ファイルや，パソコンのカメラで顔検出を行う）

Python の opencv-python のインストール

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    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

  2. opencv-python のインストール

    ※ 「pip install ...」は，Python パッケージをインストールするための操作 

    python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python

手持ちの画像ファイルで顔検出を行う．

dlib に付属の「face_detector.py」を参考にして、次のプログラムを作成してみた.

  1. 処理したい画像ファイルを準備

    ファイル名は a.png にする． %HOMEPATH%\dlib\python_examples に置く． 

    cd C:\dlib\python_examples
curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/126.png
move 126.png a.png

    [image]
  2. Python プログラムファイルの作成 

    notepad hoge.py

    [image]

    ソースコードは次の通り． 

    import dlib
import cv2
import numpy as np

def box_label(img, x1, y1, x2, y2, label): 
    cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1, 1)
    cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1-25)), (x2, y1), (255,255,255), -1)
    cv2.putText(img, label, (x1, int(y1-5)), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0,0,0), 1)

# 「mmod_human_face_detector.bat」のところは、学習済みモデルのファイル名．
face_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1('mmod_human_face_detector.dat')

# 画像ファイル名を a.png のところに設定
img = cv2.imread('a.png')
if img is None:
    print("画像ファイルがない")
    exit()

# 顔検出を行う．
faces = face_detector(img, 1)

# 顔検出で得られた顔（複数あり得る）それぞれについて、四角を書く
for i, f in enumerate(faces):
        box_label(img, f.rect.left(), f.rect.top(), f.rect.right(), f.rect.bottom(), 'face')

# 画面に描画
cv2.imshow('',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# ファイルに保存
cv2.imwrite("result.png", img)
  3. Python プログラムの実行

    Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

    Python のまとめ: 別ページ »にまとめ 

    python hoge.py

    [image]

パソコンのカメラで顔検出を行う．

dlib に付属の「face_detector.py」を参考にして、次のプログラムを作成してみた.

  1. Python プログラムファイルの作成 

    notepad hoge2.py

    [image]

    ソースコードは次の通り． 

    import dlib
import cv2
import numpy as np

def box_label(img, x1, y1, x2, y2, label): 
    cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1, 1)
    cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1-25)), (x2, y1), (255,255,255), -1)
    cv2.putText(img, label, (x1, int(y1-5)), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0,0,0), 1)

# ディープラーニングを使わない．精度は低下し，性能は上がるとされている．
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# ビデオカメラ
v = cv2.VideoCapture(0)


while(v.isOpened()):
    r, img = v.read()
    if ( r == False ):
        break
# 顔検出を行う
    faces = face_detector(img, 1)
    for i, f in enumerate(faces):
# 四角を書く
        box_label(img, f.left(), f.top(), f.right(), f.bottom(), 'face')
        print(d)
    cv2.imshow("", img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()
        break
  2. Python プログラムの実行

    Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

    Python のまとめ: 別ページ »にまとめ 

    python hoge2.py

    ※ 途中で止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

    [image]

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