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）

【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】

前準備
Dlib のインストール
上の手順でうまく dlib をインストールできないとき
ageitgey の face_recognition のインストール
ageitgey の face_recognition で顔識別を行ってみる
Dlib 付属のツール類 htmlify, Dlib の imglab のインストール
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】

説明資料: Dlib の機能概要 [PDF], [パワーポイント]
顔情報処理の Python プログラム（Dlib，face_recognition を使用）について: 別ページ »にまとめ
Windows で動く人工知能関係 Pythonアプリケーション，オープンソースソフトウエア）: 別ページ »にまとめている．
顔検出，年齢と性別の推定，顔識別，人体検出（InsightFace のインストールと動作確認）（PyTorch，Python を使用）（Windows 上）

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．

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】

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】

Python の公式ページ: https://www.python.org/
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/
7-Zip の公式ページ: https://7-zip.opensource.jp/

【サイト内の関連ページ】

Python詳細ガイド：別ページ »

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：

Build Tools for Visual Studio の機能のみが必要な場合
Build Tools for Visual Studio のインストールを行う．
Visual Studio の機能が必要である，あるいは，よく分からない場合
Visual Studio をインストールする．
Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」を選択することで， Build Tools for Visual Studio 2022 の機能も一緒にインストールされる．

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）

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，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
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．
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．

Visual Studio のインストール（Windows 上）

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
1. 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. インストールコマンドの実行
  winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating Microsoft.VisualStudio.Component.Windows.SDK.Latest Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC" winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  インストールされるコンポーネントの説明：
  - NativeDesktop：C++によるデスクトップアプリケーション開発のためのワークロード一式
  - NativeDesktop.Core：C++デスクトップ開発に必要な基本コンポーネント群
  - VC.CLI.Support：マネージドコードとネイティブコードの統合開発を可能にするC++/CLIサポート
  - CoreEditor：コード編集，デバッグ，検索などの基本機能を提供するVisual Studioのコアエディタ
  - NuGet：.NETライブラリの依存関係を管理するパッケージ管理システム
  - Windows.SDK.Latest：Windows 向けアプリケーション開発用SDK（Software Development Kit）
  - VC.Tools.x86.x64：32ビット及び64ビット向けC++コンパイラとビルドツール
  - VC.ATL：Windowsコンポーネント開発用のActive Template Library
  - VC.ATLMFC：デスクトップアプリケーション開発用のMicrosoft Foundation Class Library
  システム要件と注意事項：
  - 管理者権限でのインストールが必須
  - 必要ディスク容量：10GB以上
  - 推奨メモリ：8GB以上のRAM
  - インストール過程でシステムの再起動が要求される可能性がある
  - 安定したインターネット接続環境が必要
  追加のコンポーネントが必要な場合は，Visual Studio Installerを使用して個別にインストールすることが可能である．
3. インストール完了の確認
  winget list Microsoft.VisualStudio.2022.Community
  トラブルシューティング：
  
  インストール失敗時は，以下のログファイルを確認：
  %TEMP%\dd_setup_<timestamp>.log %TEMP%\dd_bootstrapper_<timestamp>.log
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】

NVIDIA ドライバのインストール（Windows 上）

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
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
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】

CUDA対応のNVIDIA GPUが必要．
そのために，NVIDIA グラフィックス・ボードを確認する． 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
NVIDIA ドライバのダウンロードとインストール
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．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．
https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
Windows では，インストール前に，Build Tools for Visual Studio もしくは Visual Studio をインストールしておくことが必要である．

【Windows でインストールするときの注意点】

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．
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\")"

【関連する外部ページ】

NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
NVIDIA CUDA ツールキットの公式のドキュメント: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
NVIDIA CUDA ツールキットのインストールに関する，NVIDIA CUDA クイックスタートガイドの公式ページ: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

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．
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，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.CUDA --version 11.8
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDA_HOME\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\", \"Machine\")"

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．

Windows で，コマンドプロンプトを実行．
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
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

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

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

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

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
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． .

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\")"

ビルド操作，インストール操作

cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL -- /m:4

終了の確認
エラーメッセージが出ていないことを確認
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．

Python の dlib パッケージのインストール

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）．

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

結果の確認
エラーメッセージが出ていないことを確認
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__ )"
* 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
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
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\dlib\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

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

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

【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．

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）
使用する Python のバージョンの確認
python --version
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
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__ )"

ageitgey の face_recognition のインストール

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）
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

face_recognition のインストール

cd /d c:%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

Windows のコマンドプロンプトを開く
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
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
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
%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
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

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 /d c:%HOMEPATH%\face_recognition
face_recognition --show-distance true known_people unknown_pictures

顔検出を行ってみる

cd /d c:%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

* 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

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）．

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

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

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

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

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）．

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" ..
結果の確認
エラーメッセージが出ていないこと
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