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） ▶ face_recognition による顔検出，顔のランドマーク，顔検証の Python プログラム（Dlib，ageitgey/face_recognition，Python を使用）（Windows 上）

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サイトの全体構成

face_recognition による顔検出，顔のランドマーク，顔検証の Python プログラム（Dlib，ageitgey/face_recognition，Python を使用）（Windows 上）

全体構成 人工知能 ３次元，地図 プログラミング 情報工学全般 インストール 支援 連絡先，業績

【サイト内の関連ページ】

【用語説明】

【関連する外部ページ】

ageitgey/face_recognition のページ: https://github.com/ageitgey/face_recognition

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】

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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]

ageitgey/ageitgey の face_recognition 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. numpy, scikit-image, scikit-learn のインストール

    次のコマンドを実行する． 

    python -m pip install -U numpy scikit-image scikit-learn
  3. face_recognition のインストール 
    cd %HOMEPATH%
rmdir /s /q face_recognition
git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
cd face_recognition
copy C:\dlib\python_examples\shape_predictor_68_face_landmarks.dat .
python setup.py build
python setup.py install

顔検出，顔ランドマーク，顔検証の Python プログラム

ファイルとディレクトリの準備

  1. Windows のコマンドプロンプトを開く
  2. 2つのディレクトリ known_people, unknown_pictures を作る

    コマンドプロンプトで次のコマンドを実行 

    mkdir %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
mkdir %HOMEPATH%\face_recognition\unknown_pictures

    [image]
  3. 顔画像の準備

    %HOMEPATH%\face_recognition\examples にある顔画像のファイル 「biden.jpg」と「obama.jpg」を，先ほど作成した ディレクトリ known_people の下にコピー 

    copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\biden.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\obama.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\known_people

    [image]
  4. Windows で、ディレクトリ known_people の下に 2つの画像ファイルがあることを確認

    [image]
  5. %HOMEPATH%\face_recognition\examples にある顔画像のファイル 「two_people.jpg」を，先ほど作成した ディレクトリ unknown_pictures の下にコピー 
    copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\two_people.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\unknown_pictures

    [image]
  6. Windows で、ディレクトリ unknown_pictures の下に画像ファイルがあることを確認

    [image]

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

「face_recognition/unknown_pictures」のところは、実際に作成したディレクトリに書き換えて実行すること．ディレクトリの切れ目に「\」でなく「/」を使うのは Python の流儀．

コマンドプロンプトで次を実行 

cd %HOMEPATH%
python

次の Python プログラムを実行 

import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("face_recognition/unknown_pictures/two_people.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn")
print(face_locations)
exit()

[image]

顔検出と画像表示の Python プログラム

プログラムは、https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture.py　 のものを一部変更したものを掲載している

  1. Python プログラムファイルの作成

    ここでは，ファイル名は a.py とする． 

    cd %HOMEPATH%
cd face_recognition
notepad a.py

    ソースコードは次の通り．

    「face_recognition/unknown_pictures」のところは、実際に作成したディレクトリに書き換えて実行すること．ディレクトリの切れ目に「\」でなく「/」を使うのは Python の流儀． 

    import face_recognition
import PIL
import cv2

F = "unknown_pictures/two_people.jpg"

image = face_recognition.load_image_file(F)
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn")

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)

bgr = cv2.imread(F)
for face_location in face_locations:
    top, right, bottom, left = face_location
    box_label(bgr, left, top, right, bottom, 'face')

cv2.imshow('', bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  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 a.py

    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

    [image]

顔ランドマークの 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

chin, left_eyebrow, right_eyebrow, nose_bridge, left_eye, right_eye の情報が表示される

「face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)」の行を， 次のように書き換えると改善するかどうかは未確認（いずれ確認したい） 






コマンドプロンプトで次を実行




cd %HOMEPATH%
python







次の Python プログラムを実行




import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("face_recognition/unknown_pictures/two_people.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image, face_locations=face_locations)
for i in face_landmarks_list:
    print(i)

exit()









[image]





顔ランドマークと画像表示の Python プログラム





プログラムは、https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture.py　
のものを一部変更したものを掲載している


    

  1.  Python プログラムファイルの作成


    
ここでは，ファイル名は a.py とする．


    

    cd %HOMEPATH%
cd face_recognition
notepad a.py

    

    


    
ソースコードは次の通り．


    
「unknown_pictures」のところは、実際に作成したディレクトリに書き換えて実行すること．ディレクトリの切れ目に「\」でなく「/」を使うのは Python の流儀．


    

    import face_recognition
import PIL
import cv2

F = "unknown_pictures/two_people.jpg"

image = face_recognition.load_image_file(F)
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image, face_locations=face_locations)

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)

bgr = cv2.imread(F)
for i in face_landmarks_list:
    for j in i.keys():
        for k in (i[j]):
            cv2.circle(bgr, (k[0], k[1]), 2, (255, 0, 0), -1)

cv2.imshow('', bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    

    


  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 a.py

    

    

    
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


    

    
[image]

    





顔のランドマークの Python プログラムで、左目(lefteye)と左の眉(left_eyrbrow)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




cd %HOMEPATH%
python







次の Python プログラムを実行




import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("unknown_pictures/two_people.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image, face_locations=face_locations)
for i in face_landmarks_list:
    print(i['left_eye'])
    print(i['left_eyebrow'])

exit()









[image]





左目(lefteye)と左の眉(left_eyrbrow)のランドマークについて画像表示




    

  1.  Python プログラムファイルの作成


    
ここでは，ファイル名は a.py とする．


    

    cd %HOMEPATH%
cd face_recognition
notepad a.py

    

    


    
ソースコードは次の通り．

    
プログラムは、https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture.py　
のものを一部変更したものを掲載している


    
「unknown_pictures」のところは、実際に作成したディレクトリに書き換えて実行すること．ディレクトリの切れ目に「\」でなく「/」を使うのは Python の流儀．


    

    import face_recognition
import PIL
import cv2

F = "unknown_pictures/two_people.jpg"

image = face_recognition.load_image_file(F)
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image, face_locations=face_locations)

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)

bgr = cv2.imread(F)
for i in face_landmarks_list:
    for j in i['left_eye']:
        cv2.circle(bgr, (j[0], j[1]), 2, (0, 255, 0), -1)
    for j in i['left_eyebrow']:
        cv2.circle(bgr, (j[0], j[1]), 2, (0, 0, 255), -1)


cv2.imshow('', bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    

    


  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 a.py

    

    


    
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


    

    
[image]

    





顔検証 (face verification) の Python プログラム





２つの顔画像が同一人物かを識別する Python プログラム





コマンドプロンプトで次を実行




cd %HOMEPATH%
python







次の Python プログラムを実行




import face_recognition
picture_of_obama = face_recognition.load_image_file("face_recognition/known_people/obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_obama)[0]

biden_picture = face_recognition.load_image_file("face_recognition/known_people/biden.jpg")
biden_face_encoding = face_recognition.face_encodings(biden_picture)[0]

results = face_recognition.compare_faces([obama_face_encoding], biden_face_encoding)
print(results)
exit()









[image]






２つの顔画像が同一人物かを識別する Python プログラム（別の顔で動かす）





https://github.com/ageitgey/face_recognition に掲載の写真から切り取った、次の写真を使ってみる





[image]




    

  1.  
コマンドプロンプトで次を実行


    
（ここでは、上の画像ファイルを、unknown_pictures の下に，104.png という名前で保存している）


    

    cd %HOMEPATH%
curl -O https://www.kkaneko.jp/db/dlib/104.png
copy 104.png face_recognition\unknown_pictures
python

    

    


    

  2.  次の Python プログラムを実行


    
（今度は True と表示される）


    

    import face_recognition
picture_of_obama = face_recognition.load_image_file("face_recognition/known_people/obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_obama)[0]

another_picture = face_recognition.load_image_file("face_recognition/unknown_pictures/104.png")
another_face_encoding = face_recognition.face_encodings(another_picture)[0]

results = face_recognition.compare_faces([obama_face_encoding], another_face_encoding)
print(results)
exit()

    

    


    
[image]

    














本サイトは金子邦彦研究室のWebページである．


資料等の公開では，原則，「クリエイティブコモンズ BY NC SA」として公開するようにしている．
PDFファイル，パワーポイントファイルなどには，
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