chandrikadeb7 / Face-Mask-Detection のインストールと動作確認（マスク有り顔，マスクなし顔の検出）（Python，TensorFlow を使用）（Windows 上）

Google Colaboratory のページ

https://colab.research.google.com/drive/1iYEI9O_cxWw4VyyafaYB4ne6CNdNJYeS?usp=sharing

前準備

Python 3.10，Git のインストール（Windows 上）

Pythonは，プログラミング言語の１つ． Gitは，分散型のバージョン管理システム．

【手順】

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）

   次のコマンドを実行

   次のコマンドは，Python ランチャーとPython 3.10とGitをインストールし，Gitにパスを通すものである．

   次のコマンドでインストールされるGitは 「git for Windows」と呼ばれるものであり， Git，MinGW などから構成されている．

   winget install --scope machine Python.Launcher
   winget install --scope machine Python.Python.3.10
   winget install --scope machine Git.Git
   powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
   

【関連する外部ページ】

• Python の公式ページ: https://www.python.org/
• Git の公式ページ: https://git-scm.com/

【サイト内の関連ページ】

• Python詳細ガイド：別ページ »

【関連項目】 Python, Git バージョン管理システム, Git の利用

TensorFlow，Keras のインストール

Windows での TensorFlow，Keras のインストール: 別ページ »で説明

（このページで，Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNNのインストールも説明している．）

chandrikadeb7 / Face-Mask-Detection のインストール

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
2. chandrikadeb7 / Face-Mask-Detection のインストール

   前提ソフトウエアのインストールと，ファイルのダウンロードを行う．

   * 「 python -m pip install ...」は，Python パッケージをインストールするためのコマンド．

   pip install -U imutils numpy opencv-python matplotlib argparse scipy scikit-learn pillow streamlit onnx tf2onnx
   cd /d c:%HOMEPATH%
   rmdir /s /q Face-Mask-Detection
   git clone https://github.com/chandrikadeb7/Face-Mask-Detection
   

3. 学習

   Chandrika Deb の顔マスク検出に同封のデータセット（Deb Bing Search API, Kaggle dataset, RMDF dataset から収集された顔のデータセット（マスクあり: 2165 枚，マスクなし 1930 枚））を使用して，学習を行う．

   次のコマンドで学習を行う．

   学習が終わるまで，数分以上待つ．

   cd /d c:%HOMEPATH%
   cd Face-Mask-Detection
   python train_mask_detector.py --dataset dataset
   

   
4. 学習の終了の確認

   エラーメッセージが出ていないこと．

   
5. 動作確認のため，付属の顔画像を用いて，マスク有り顔，マスクなし顔の検出を行う

   次のコマンドを実行

   python detect_mask_image.py --image images/pic1.jpeg
   

   
6. 実行の結果，画像ファイル result.png ができ，表示される．
   
7. 動作確認のため，カメラについて，マスク有り顔，マスクなし顔の検出を行う

   次のコマンドを実行

   python detect_mask_video.py 
   

   TensorFlow で，GPU のメモリ不足でエラーメッセージがでて，プログラムが止まる場合， プログラムの先頭部分に次を追加すると解決する場合がある．

   メッセージ

   Internal: Attempting to perform BLAS operation using StreamExecutor without BLAS support

   解決策：Python プログラムの先頭部分に次を追加すると解決する場合がある．

   import tensorflow as tf
   gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
   tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
   

cabani の MaskedFace-Net データセットを用いた学習と動作確認

1. cabani の MaskedFace-Net データセットのダウンロード

   https://github.com/cabani/MaskedFace-Net

   CMFD.zip と CMFD1.zip の 2つのファイルをダウンロードしたとして説明を続ける．

2. CMFD.zip と CMFD1.zip のファイルを，%HOMEPATH%\Face-Mask-Detection にコピーする
3. CMFD.zip と CMFD1.zip を展開（解凍）し，中の画像ファイルを，サブディレクトリ dataset\with_mask にコピーする
4. 学習と顔マスク検出

   cd /d c:%HOMEPATH%
   cd Face-Mask-Detection
   python train_mask_detector.py --dataset dataset
   python detect_mask_image.py --image images/pic1.jpeg
   python detect_mask_video.py 
   

   結果の動画ファイル: 1.mp4