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

winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"

python --version

Git のインストール

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

【関連する外部ページ】

• Git の公式ページ: https://git-scm.com/

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. 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
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のライブラリ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