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

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

【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は，ファイル圧縮・展開（解凍）ツール

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. 次のコマンドを実行

   次のコマンドは，7-Zipをインストールするものである．

   winget install --scope machine 7zip.7zip
   powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\7-Zip\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
   

【関連する外部ページ】

• 7-Zip の公式ページ: https://7-zip.opensource.jp/

Python のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

• 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（winget を使用しないインストール）: 別ページ »で説明
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明
• Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【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）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

• Build Tools for Visual Studio の機能のみが必要な場合

  Build Tools for Visual Studio のインストール を行う．

• Visual Studio の機能が必要である，あるいは，よく分からない場合

  Visual Studio をインストール する．

  Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」を選択することで， Build Tools for Visual Studio 2022 の機能も一緒にインストールされる．

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

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

   次のコマンドを実行

   次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．

   winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
   winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
   

2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
   1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

   2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
      
   3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．
      

Visual Studio のインストール（Windows 上）

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

   次のコマンドを実行

   次のコマンドは，Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．

   winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
   winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
   

2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
   1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

   2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
   3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

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
   

   
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__ )"
   

   
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
   

   
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
   

   
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
   

   
   

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．

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

   
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．

   
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。

   

   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

   

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

   

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

   

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
   

   
2. Python プログラムファイルの作成

   notepad hoge.py
   

   

   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
   

   

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
   

   

   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