サイトの全体構成

facetorch のインストールと動作確認（顔検知，表情推定，顔認証，アラインメント，ディープフェイクかの判定）（Python，PyTorch を使用）（Windows 上）

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/

Python のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【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，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.6 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．

Windows での Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
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 cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

PyTorch のインストール（Windows 上）

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
PyTorch のページを確認
PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html
次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．
次のコマンドは， PyTorch 2.0 （NVIDIA CUDA 11.8 用）をインストールする．但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．
PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．
```
python -m pip install -U --ignore-installed pip
python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
```
Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し，次のコマンドを実行する．（PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．
```
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
```
【サイト内の関連ページ】
- Windows での PyTorch 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】
- PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

facetorch のインストール（Windows 上）

FFmpeg のインストール（Windows 上）

Windows での FFmpeg のインストール（Windows 上）: 別ページ »で説明している．

facetorch のインストール（Windows 上）

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

インストール，関係ファイルのダウンロード

python -m pip install -U facetorch
cd %HOMEPATH%
rmdir /s /q facetorch
git clone --recursive https://github.com/tomas-gajarsky/facetorch
cd facetorch
copy data\input\test.jpg .

facetorch の動作確認（Windows 上）

顔検出，顔のランドマーク検出，表情推定を行う．公式の Google Colaboratory デモページのプログラムを使用．

Windows で，コマンドプロンプトを実行
エディタを起動
```
cd %HOMEPATH%\facetorch
notepad d.py
```

エディタで，次のプログラムを保存

公式の Google Colaboratory デモページのプログラムを使用．

from facetorch import FaceAnalyzer
from omegaconf import OmegaConf
from torch.nn.functional import cosine_similarity
from typing import Dict
import operator
import torchvision

path_img_input="./data/input/test.jpg"
path_img_output="/test_output.jpg"
# path_config="./conf/merged/merged.config.yaml"
path_config="./conf/merged/gpu.merged.config.yaml"

cfg = OmegaConf.load(path_config)

# initialize
analyzer = FaceAnalyzer(cfg.analyzer)

# warmup
response = analyzer.run(
        path_image=path_img_input,
        batch_size=cfg.batch_size,
        fix_img_size=cfg.fix_img_size,
        return_img_data=False,
        include_tensors=True,
        path_output=path_img_output,
    )

response = analyzer.run(
        path_image=path_img_input,
        batch_size=cfg.batch_size,
        fix_img_size=cfg.fix_img_size,
        return_img_data=cfg.return_img_data,
        include_tensors=cfg.include_tensors,
        path_output=path_img_output,
    )

pil_image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(response.img)
pil_image.show()

# face expressions
for face in response.faces: 
    print( face.indx, face.preds["fer"].label )

Python プログラムの実行
Python プログラムの実行
- Windows では python （Python ランチャーは py）
- Ubuntu では python3
Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
プログラムを d.pyのようなファイル名で保存したので，「python d.py」のようなコマンドで行う．
```
python d.py
```
実行により顔検出，顔のランドマークが画像で表示される．その後，表情の推定結果も表示される．

facetorch を使う Python プログラムの実行（Windows 上）

顔検出，顔のランドマーク検出，表情推定を行う．

Windows で，コマンドプロンプトを実行
エディタを起動
```
cd %HOMEPATH%\facetorch
notepad e.py
```

エディタで，次のプログラムを保存

顔検出，顔のランドマーク検出，表情推定を行う．公式の Google Colaboratory デモページのプログラムを変更して使用．

from facetorch import FaceAnalyzer
from omegaconf import OmegaConf
from torch.nn.functional import cosine_similarity
from typing import Dict
import operator
import torchvision

path_img_output="/test_output.jpg"
# path_config="./conf/merged/merged.config.yaml"
path_config="./conf/merged/gpu.merged.config.yaml"

cfg = OmegaConf.load(path_config)

# initialize
analyzer = FaceAnalyzer(cfg.analyzer)

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog

root = tk.Tk()
root.withdraw()
fpaths = filedialog.askopenfilenames()

for fpath in root.tk.splitlist(fpaths):
    print("file name: ", fpath)
    # warmup
    response = analyzer.run(
            path_image=fpath,
            batch_size=cfg.batch_size,
            fix_img_size=cfg.fix_img_size,
            return_img_data=False,
            include_tensors=True,
            path_output="result" + fpath
        )
    response = analyzer.run(
            path_image=fpath,
            batch_size=cfg.batch_size,
            fix_img_size=cfg.fix_img_size,
            return_img_data=cfg.return_img_data,
            include_tensors=cfg.include_tensors,
            path_output="result" + fpath
        )
    pil_image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(response.img)
    pil_image.show()
    # face expressions
    for face in response.faces: 
        print( face.indx, face.preds["fer"].label )

Python プログラムの実行
Python プログラムの実行
- Windows では python （Python ランチャーは py）
- Ubuntu では python3
Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
プログラムを e.pyのようなファイル名で保存したので，「python e.py」のようなコマンドで行う．
```
python e.py
```
ファイル選択画面が出るので，画像ファイルを選択する．ファイルは複数選択可能である．
結果が表示されるので確認する．

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