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顔検出，顔識別（Dlib，face_recognition のインストールと動作確認）（Python を使用）（Windows 上）

全体構成 人工知能 データベース 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

【要約】

この記事では、Windows環境でDlibとface_recognitionをインストールし、顔検出と顔識別を行う方法を説明しています。前提として必要なソフトウェアのインストール手順、Dlibのソースコードのダウンロードとビルド、Pythonパッケージのインストール、サンプル画像を用いた動作確認を網羅しています。また、インストールがうまくいかない場合のトラブルシューティングや、Dlib付属のツール類のインストール方法なども触れています。全体を通して、コマンドラインでの操作手順をステップごとに示しており、確認しながら進めることができます。

【目次】

  1. 前準備
  2. Dlib のインストール
  3. 上の手順でうまく dlib をインストールできないとき
  4. ageitgey の face_recognition のインストール
  5. ageitgey の face_recognition で顔識別を行ってみる
  6. Dlib 付属のツール類 htmlify, Dlib の imglab のインストール
  7. Dlib のサンプルプログラムのビルド

【サイト内の関連ページ】

Dlib

Dlibは，数多くの機能を持つ C++ ライブラリ．機能には，機械学習，数値計算，グラフィカルモデル推論，画像処理，スレッド，通信，GUI，データ圧縮・一貫性，テスト，さまざまなユーティリティなどがある．Python API もある．

顔検出 (face detection)

Dlib には，Convolutional Neural Network (CNN) による顔検出の機能がある．

Dlib による顔検出の例

顔検出が行われ，顔を囲むようなバウンディングボックス (bounding box) が表示される．

バウンディングボックスの座標値が数値データとして得られる

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，顔のランドマークが表示される．

[image]

前準備

Python 3.10，Git，CMake，7-Zip 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． CMakeは，クロスプラットフォームのビルドシステム生成ツール． 7-Zipは，ファイル圧縮・展開（解凍）ツール．

【手順】

  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

    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とCMakeと7-Zipをインストールし，Gitと7-Zip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\", $oldpath, \"Machine\")"
winget install --scope machine Kitware.CMake
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\CMake\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
winget install --scope machine 7zip.7zip
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\7-Zip\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

【関連する外部ページ】

【サイト内の関連ページ】

【関連項目】 Python, Git バージョン管理システム, Git の利用, CMake ビルドシステム生成ツール, CMake の使用方法, 7-Zip

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

  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

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

    2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
      [image]
    3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．
      [image]

Visual Studio のインストール（Windows 上）

  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

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

    2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
    3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

NVIDIA ドライバのインストール（Windows 上）

NVIDIA ドライバ

NVIDIA ドライバは，NVIDIA製GPUを動作させるための重要なソフトウェアである．このドライバをインストールすることにより，GPUの性能を引き出すことができ，グラフィックス関連のアプリ，AI関連のアプリの高速化が期待できる．

ドライバはNVIDIA公式サイトである https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp からダウンロードできる．このサイトからダウンロードするときには，グラフィックスカードとオペレーティングシステムを選択する． なお，NVIDIA GeForce Experiance を用いてインストールすることも可能である．

【サイト内の関連ページ】

  1. NVIDIA グラフィックス・ボードの確認

    Windows で，NVIDIA グラフィックス・ボードの種類を調べたいときは， 次のコマンドを実行することにより調べることができる． 

    wmic path win32_VideoController get name
  2. NVIDIA ドライバのダウンロード

    NVIDIA ドライバは，以下の NVIDIA 公式サイトからダウンロードできる．

    https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

  3. ダウンロードの際には，使用しているグラフィックス・ボードの型番とオペレーティングシステムを選択する．

NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール（Windows 上）

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール時の注意点

NVIDIAのGPUを使用して並列計算を行うためのツールセット

主な機能: GPU を利用した並列処理，GPU のメモリ管理，C++をベースとした拡張言語とAPIとライブラリ

【NVIDIA CUDA ツールキットの動作に必要なもの】

【Windows でインストールするときの注意点】

【関連する外部ページ】

【関連項目】 NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA CUDA ツールキット 12.5 のインストール（Windows 上）, NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール（Windows 上）

  1. Windows では，NVIDIA CUDA ツールキットのインストール中は，なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと．
  2. 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

  3. 次のコマンドを実行

    次のコマンドは，NVIDIA GeForce Experience，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 をインストールするものである． 

    wmic path win32_VideoController get name
winget install --scope machine Nvidia.GeForceExperience
winget install --scope machine Nvidia.CUDA --version 11.8
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDA_HOME\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\", \"Machine\")"
  4. NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが終わったら，ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う．

    Windows のユーザ名が日本語のとき，nvcc がうまく動作しないエラーを回避するためである．

    ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために， コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する． 

    mkdir C:\TEMP
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"

Dlib のインストール

前準備として， Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）もしくはVisual Studio 2022 のインストールを終えておくこと．

  1. Windows で，コマンドプロンプトを実行．
  2. cmake の確認

    次のコマンドを実行．エラーメッセージが出なければ OK． 

    where cmake
    [image]

    エラーメッセージが出たときは，Windows での cmake のインストールがうまく行われていない可能性がある．Windows での cmake のインストール: 別ページ »で説明

  3. Dlib のソースコードのダウンロード 
    cd C:\
rmdir /s /q dlib
git clone https://github.com/davisking/dlib
    [image]

    古いバージョンの Dlib を使いたい場合には，次のように行う 

    cd C:\
curl -O http://dlib.net/files/dlib-19.19.zip
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x dlib-19.19.zip
move dlib-19.19 dlib
  4. cmake の操作

    cmake のオプションの 「Visual Studio 17 2022」のところは， 使用する Visual Studio のバージョンにあわせること． Visual Studio 2022 のときは，「Visual Studio 17 2022」． Visual Studio 2019 のときは，「Visual Studio 16 2019」．

    「11.8」のところは，実際にインストールしている NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンにあわせること．

    NVIDIA CUDA ツールキットを使わないときは「-DDLIB_USE_CUDA=NO」を付けて，そのことを指定する． 

    cd C:\dlib
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
del CMakeCache.txt
rmdir /s /q CMakeFiles\
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_CXX_FLAGS="/utf-8 /DWIN32 /D_WINDOWS /W3 /GR /EHsc" ^
    -DCUDA_SDK_ROOT_DIR="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.8" ^
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.8" ^
    -DCUDA_NVCC_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCUDA_NVCC_FLAGS_DEBUG="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=c:/dlib ^
    -DDLIB_GIF_SUPPORT=OFF
    [image]
  5. cmake の結果の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]

    このとき「CMake Error: The soruce directory ... does not appear to contain CMakeLists.txt」と表示されるかもしれない． .

    [image]

    このときは，続行せず，次の手順で対処する．

    • 「dir ..」でファイル表示．このとき CMakeLists.txt があるか？　

      →無い場合，原因は，Dlib のソースコードのダウンロードを間違ったか，cd の操作を間違ったようである．このページを参考に，Dlib のソースコードのダウンロードのところからやり直す．

      →ある場合，原因は cmake のオプションに「..」を入れ忘れていたかもしれない．もう一度 cmake の実行をやり直してみる．

    CUDA との連携ができている場合には、 「DLIB WILL USE CUDA」と表示される

    CUDAと連携する Dlib を動かすには，NVIDIA CUDA ツールキットのインストール，NVIDIA cuDNN のインストールが必要．

    NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のインストールは終わっているのに，「DLIB WILL USE CUDA」と表示されない場合がある．

    Windows のユーザ名が日本語のとき， ユーザ環境変数 TEMP に日本語が含まれることになり，nvcc がうまく動作しない可能性がある．

    この問題を回避するため． ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う．

    ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために， コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する． 

    mkdir C:\TEMP
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"
  6. ビルド操作，インストール操作 
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL -- /m:4
    [image]
  7. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]
  8. テスト（テストが不要なら，この操作は行わない）

    かなり時間がかかる．

    次を実行する．エラーメッセージが出ないことを確認．警告メッセージ（黄色）は無視してよい．

    「cd C:\dlib」の次に「cd dlib」があるのは書き間違いではない．

    このとき，赤字のエラーメッセージが出る場合があるが，無視しても問題なさそうである． 

    cd C:\dlib
cd dlib
cd test
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

    引き続き，次を実行する． 時間がかかる． 

    .\release\dtest --runall

    「All tests completed successfully」のように表示されたら問題ない．

    [image]

Python の dlib パッケージのインストール

  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. 次のように操作する． 
    python -m pip uninstall -y dlib
cd C:\dlib
python setup.py build --no DLIB_GIF_SUPPORT
python setup.py install --no DLIB_GIF_SUPPORT
  3. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]
  4. 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]

    * dlib を用いた顔検出、顔識別などについては， 別ページ »にまとめ

  5. Windows の システム環境変数 Pathに，c:\dlib\bin を追加することにより，パスを通す．

    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

    次のコマンドを実行 

    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\dlib\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    [image]
  6. 学習済みデータなどのダウンロードと展開（解凍）

    次のコマンドを実行．することにより， 顔識別などに利用できるファイルの ダウンロードと展開（解凍）が行われる． 次のコマンドを実行するには，7-Zip が必要である． 7-Zip のインストールは 別ページ »で説明 

    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
  7. 動作確認

    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]

【サイト内の関連ページ】

サイト内の別ページに Dlib の利用についてまとめているので，活用してください．

https://www.kkaneko.jp/ai/dlib/

上の手順でうまく dlib をインストールできないとき

上の手順でうまく dlib をインストールできないとき．

このページでは， CUDA と連携させたい，最新版を使いたいという理由で， pip を用いずに，コマンド（手動）で，ソースコードをダウンロードし，ビルドしてインストールしている．

上の手順でうまくいかないときは，次の（１），（２），（３），（４）で解決する可能性がある．

（１）cmakeにパスが通っているかを確認する

（２）Python のインストール: 別ページ »で説明のときに, 「Install for all users」をチェックしなかった場合にトラブルが起きることがある． Python をインストールし直す（このとき， 「Install for all users」をチェック）と簡単に解決できる場合がある．

（３）最新版のDlib でなく，古いバージョンの Dlib を使うと解決できる場合はある．その手順については，このWebページの上に説明がある．

（４）pip を用いて，インストール操作するとうまく動くようになる場合がある．その手順は次の通り．

  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. 使用する Python のバージョンの確認 
    python --version
    [image]
  3. パッケージのインストール

    「dlib==19.19」とあるのはバージョン指定． 上の手順でうまく dlib をインストールできない場合は，別のバージョン（古いバージョンなど）を指定してインストールすることで，問題を回避できる可能性がある 

    python -m pip install -U dlib==19.19
    [image]
  4. Python の dlib パッケージがインストールできたことの確認 
    python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"
    [image]

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

ageitgey の face_recognition で顔識別を行ってみる

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]

顔識別を行ってみる

unknown_pictures の下にある画像ファイルを、 known_people 下の画像ファイルを照合して顔識別を行うコマンド 

cd %HOMEPATH%\face_recognition
face_recognition --show-distance true known_people unknown_pictures
[image]

顔検出を行ってみる 

cd %HOMEPATH%\face_recognition
face_detection --model cnn unknown_pictures

表示される4つの数字は、顔領域の座標値

[image]

* その他，Dlib を用いた顔検出、顔識別などについては， 別ページ »にまとめ

Dlib 付属のツール類 htmlify, Dlib の imglab のインストール

今度は，Dlib 付属のツール類をインストールしたい

http://dlib.net/compile.html の記述に従う

  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. htmlify のビルドとインストール 
    cd C:\dlib
cd tools\htmlify
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="c:\dlib" ..
cmake --build . --config RELEASE 
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL -- /m:4

    結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

    [image]
  3. imglab のビルドとインストール 
    cd C:\dlib
cd tools\imglab
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="c:\dlib" ..
cmake --build . --config RELEASE 
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL -- /m:4

    結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

    [image]

    imglab の使用法については 別ページ »で説明

Dlib のサンプルプログラムのビルド

今度は，examples をビルドしたい

http://dlib.net/compile.html の記述に従う

  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 

    cd C:\dlib
cd examples
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="c:\dlib" ..
  2. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないこと

  3. ビルド操作，インストール操作 
    cmake --build . --config RELEASE

    結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

    [image]

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