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）

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）

Windows での 7-Zip のインストール: 別ページ »で説明

【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）

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

【サイト内の関連ページ】

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/

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）

【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 プログラムを実行する

    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 プログラムを実行する

    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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