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,顔ランドマークの検出を行う Python プログラム(Dlib, Python を使用)(Windows 上)

Dlib による顔検出,顔ランドマークの検出を行う Python プログラム(Dlib, Python を使用)(Windows 上)

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. 顔写真とビデオの準備
  4. Python プログラム

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用語説明

  • 顔ランドマークの検出 (face landmark detector): 画像から 68 のランドマーク (68 landmarks) を得る. tree structured part model により,最大 68 のランドマークを得る

    顔のランドマーク検知が行われ,顔を囲むようなバウンディングボックス (bounding box) と,顔のランドマーク表示される.

    [image]
  • 1. 前準備

    Git のインストール(Windows 上)

    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 22.01 のインストール

    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 22.01 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/7z2201-x64.exe
    .\7z2201-x64.exe
    call 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

    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)

    関連する外部ページ

    imutils のインストール

    1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

      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. imutils のインストール
      cd %HOMEPATH%
      rmdir /s /q imutils
      

      [image]

      cd %HOMEPATH%
      git clone https://github.com/jrosebr1/imutils
      cd imutils
      python setup.py build
      python setup.py install 
      

      [image]
      (以下省略)
    3. imutils のバージョン確認

      Windowsコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行

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

      [image]

    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

      Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプト管理者として開き,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]

    顔写真とビデオの準備

    ここで使用するビデオ

    mp4 形式動画ファイル: sample1.mp4

    [image]

    ここで使用する顔写真

    顔写真: 126.png, 127.png

    [image]

    [image]

    作業手順

    1. Windows のコマンドプロンプトを開く
    2. ダウンロード

      次のコマンドを実行.

      cd C:\dlib
      cd python_examples
      curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/126.png
      curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/127.png
      curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/sample1.mp4
      

    Python プログラム

    濃淡画像に変換して表示する Python プログラム

    顔画像ファイル 126.png を読み込んで、濃淡画像に変換してみる

    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

    コマンドプロンプトで次を実行

    cd C:\dlib
    python
    

    次の Python プログラムを実行

    import numpy as np
    import dlib
    import cv2
    import imutils
    from imutils import face_utils
    img = cv2.imread("./python_examples/126.png")
    mono = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    exit()
    

    [image]

    [image]

    画像が表示されるので確認. このあと,ウインドウの右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,何かのキーを押して閉じる

    顔検出の Python プログラム

    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

    コマンドプロンプトで次を実行

    cd C:\dlib
    python
    

    次の Python プログラムを実行

    import numpy as np
    import dlib
    import cv2
    import imutils
    from imutils import face_utils
    img = cv2.imread("./python_examples/126.png")
    mono = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    rects = detector(mono, 1)
    print(rects)
    exit()
    

    結果が数値で表示される

    [image]

    顔検出の68 ランドマークの Python プログラム

    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

    コマンドプロンプトで次を実行

    cd C:\dlib
    python
    

    次の Python プログラムを実行

    import numpy as np
    import dlib
    import cv2
    import imutils
    from imutils import face_utils
    img = cv2.imread("./python_examples/126.png")
    mono = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    rects = detector(mono, 1)
    print(rects)
    
    from imutils import face_utils
    
    def box_label(bgr, x1, y1, x2, y2, label): 
        cv2.rectangle(bgr, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1, 1)
        cv2.rectangle(bgr, (int(x1), int(y1-25)), (x2, y1), (255,255,255), -1)
        cv2.putText(bgr, label, (x1, int(y1-5)), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0,0,0), 1)
    
    disp = img.copy()
    predictor = dlib.shape_predictor('python_examples/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
    for (i, rect) in enumerate(rects):
        shape = predictor(mono, rect)
        shape = face_utils.shape_to_np(shape)
        (x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect)
        box_label(disp, x, y, x + w, y + h, str(i))
        j = 0    
        for (x, y) in shape:
            j = j + 1
            cv2.putText(disp, str(j), (x, y - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
            cv2.circle(disp, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)
    
    cv2.imshow("", disp)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    exit()
    

    68 ランドマークの結果を表示

    [image]

    画像が表示されるので確認. このあと,ウインドウの右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,何かのキーを押して閉じる

    右目と左目の情報のみを表示

    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

    コマンドプロンプトで次を実行

    python
    

    コマンドプロンプトで次を実行

    cd C:\dlib
    python
    

    次の Python プログラムを実行

    「if ( j > 36 and j < 49): 」を追加

    import numpy as np
    import dlib
    import cv2
    import imutils
    from imutils import face_utils
    img = cv2.imread("./python_examples/126.png")
    mono = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    rects = detector(mono, 1)
    print(rects)
    
    from imutils import face_utils
    
    def box_label(bgr, x1, y1, x2, y2, label): 
        cv2.rectangle(bgr, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1, 1)
        cv2.rectangle(bgr, (int(x1), int(y1-25)), (x2, y1), (255,255,255), -1)
        cv2.putText(bgr, label, (x1, int(y1-5)), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0,0,0), 1)
    
    disp = img.copy()
    predictor = dlib.shape_predictor('python_examples/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
    for (i, rect) in enumerate(rects):
        shape = predictor(mono, rect)
        shape = face_utils.shape_to_np(shape)
        (x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect)
        box_label(disp, x, y, x + w, y + h, str(i))
        j = 0    
        for (x, y) in shape:
            j = j + 1
            if ( j > 36 and j < 49):
                cv2.putText(disp, str(j), (x, y - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
                cv2.circle(disp, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)
    
    cv2.imshow("", disp)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    [image]

    画像が表示されるので確認. このあと,ウインドウの右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,何かのキーを押して閉じる

    ビデオで行ってみる

    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

    コマンドプロンプトで次を実行

    cd C:\dlib
    python
    

    次の Python プログラムを実行

    OpenCV による動画表示を行う.

    import numpy as np
    import dlib
    import cv2
    import imutils
    from imutils import face_utils
    
    def box_label(bgr, x1, y1, x2, y2, label): 
        cv2.rectangle(bgr, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1, 1)
        cv2.rectangle(bgr, (int(x1), int(y1-25)), (x2, y1), (255,255,255), -1)
        cv2.putText(bgr, label, (x1, int(y1-5)), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0,0,0), 1)
    
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    predictor = dlib.shape_predictor('python_examples/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
    
    
    v = cv2.VideoCapture("./python_examples/sample1.mp4")
    while(v.isOpened()):
        r, f = v.read()
        if ( r == False ):
            break
        mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        rects = detector(mono, 1)
        for (i, rect) in enumerate(rects):
            shape = predictor(mono, rect)
            shape = face_utils.shape_to_np(shape)
            (x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect)
            box_label(f, x, y, x + w, y + h, str(i))
            j = 0    
            for (x, y) in shape:
                j = j + 1
                if ( j > 36 and j < 49):
                    cv2.putText(f, str(j), (x, y - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
                    cv2.circle(f, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)
        cv2.imshow("", f)
        # Press Q to exit
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    v.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    [image]

    ※ 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

    ビデオカメラで行ってみる

    今度は、USB接続できるビデオカメラを準備し,パソコンに接続しておく.

    「v = cv2.VideoCapture(0)」のように設定している.他は前のプログラムと同じ

    import numpy as np
    import dlib
    import cv2
    import imutils
    from imutils import face_utils
    
    def box_label(bgr, x1, y1, x2, y2, label): 
        cv2.rectangle(bgr, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1, 1)
        cv2.rectangle(bgr, (int(x1), int(y1-25)), (x2, y1), (255,255,255), -1)
        cv2.putText(bgr, label, (x1, int(y1-5)), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0,0,0), 1)
    
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    predictor = dlib.shape_predictor('python_examples/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
    
    
    v = cv2.VideoCapture(0)
    while(v.isOpened()):
        r, f = v.read()
        if ( r == False ):
            break
        mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        rects = detector(mono, 1)
        for (i, rect) in enumerate(rects):
            shape = predictor(mono, rect)
            shape = face_utils.shape_to_np(shape)
            (x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect)
            box_label(f, x, y, x + w, y + h, str(i))
            j = 0    
            for (x, y) in shape:
                j = j + 1
                if ( j > 36 and j < 49):
                    cv2.putText(f, str(j), (x, y - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
                    cv2.circle(f, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)
        cv2.imshow("", f)
        # Press Q to exit
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    v.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    ※ 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]