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WillBrennan/SkinDetector を用いて肌色領域の抜き出し

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前準備

Python, 主要パッケージ, Tensorflow, Keras, Dlib, git のインストール

以下,Windows でインストール済みであるものとして説明を続ける.

Dlib は C:\pytools\dlib にインストールされているとする


SkinDetector を動かしてみる

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

  2. (オプション)もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、そこにインストールしたいとき、それを有効化する

    ※ virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai
    
  3. WillBrennan/SkinDetector のインストール

    https://github.com/WillBrennan/SkinDetector で公開のもの.感謝します.

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q SkinDetector
    

    conda install -y wheel pytest sphinx numpy opencv
    

    git clone https://github.com/WillBrennan/SkinDetector
    cd SkinDetector
    python setup.py build
    python setup.py install 
    

  4. C:\face-image のような作業用のディレクトリ(フォルダ)を作る

  5. 顔写真のデータを、先ほど作成した「作業用のディレクトリ(フォルダ)」に入れる

    Webブラウザを使い、次の画像を「名前を付けて画像を保存」。 ファイル名は「126.png」とする。 「作業用のディレクトリ(フォルダ)」に保存する

    次の画像も、「名前を付けて画像を保存」。 ファイル名は「127.png」とする。 「作業用のディレクトリ(フォルダ)」に保存する

    次のようになる

  6. サンプルプログラム
    1. Web ブラウザで、 https://github.com/mpatacchiola/deepgaze/blob/master/examples/ex_skin_detection_images/ex_skin_detection_images.py を開く
    2. ここに掲載されているプログラムをコピー

    3. Windows のメモ帳を開き, 貼り付け

    4. このファイルの中の画像ファイル名を書き換え(2か所).

      C:/face-image/126.png, C:/face-image/126-filtered.png,

    5. 後半部分は削除

    6. メモ帳で、ファイルを「名前を付けて保存」する。

      このとき、ファイル名は、skin.py のようなファイル名で保存(拡張子は「.py」

      保存するディレクトリ(フォルダ)は、「作業用のディレクトリ(フォルダ)」に保存する

    7. メモ帳を閉じる

  7. Windows のコマンドプロンプトを開く

  8. 次のように実行
    cd C:\face-image
    python skin.py
    

  9. 結果の確認


演習問題

もう1つの画像で確認

skin.py の中の画像ファイル名を 126 から 127 に書き換えて、python skin.py をもう一度実行しなさい。次のような結果になることを確認しなさい