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Dlib のインストール(Ubuntu 上)

Ubuntu での手順を説明する.(Windows でのインストールは別ページで説明)

Dlib は,機械学習などのライブラリ.顔認知,顔検出,顔特徴の抽出の機能もある. Dlib を用いた顔検出,顔識別,表情,顔分類,肌色領域推定については,別ページにまとめている.

Dlib の URL: http://dlib.net

【サイト内の関連ページ】

先人に感謝.

参考 Web ページ

前準備

OS のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは, 端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

Git, cmake, curl, bzip2 のインストール

インストールするには,端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui curl bzip2

C/C++ コンパイラー,make,パッケージツールのインストール(Ubuntu 上)

インストールするには,端末で,次のコマンドを実行.

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

Dlib のインストール(Ubuntu 上)

  1. Dlib のインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    sudo apt -y update
    sudo apt -y install libdlib-data libdlib-dev
    sudo apt -y install libdlib19
    sudo apt -y install liblapack-dev libblas-dev
    
  2. 動作確認

    Dlib の確認のため,次の顔検出 (face detection) のプログラムを動かしてみる.

    #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
    #include <dlib/image_io.h>
    #include <iostream>
    
    using namespace dlib;
    using namespace std;
    
    int main(int argc, char** argv)
    {  
      frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
      array2d<unsigned char> img;
      load_image(img, argv[1]);
      pyramid_up(img);
      std::vector<rectangle> dets = detector(img);
      std::vector<rectangle>::iterator it;
      for( it = dets.begin(); it != dets.end(); it++ )
        cout << *it << endl; 
    }
    

    このプログラムを a.cpp のようなファイル名で保存する.次のコマンドでビルドする.

    g++ -o a.out a.cpp -ldlib -llapack -lblas
    

    次のように、画像ファイル名を指定して実行する

    実行の結果,顔検出 (face detection) ができていることを確認.

    ./a.out /usr/share/doc/libdlib19/examples/faces/2007_007763.jpg
    

    [image]
  3. Python の Dlib 最新版のインストール

    Dlib のソースコードをダウンロードしてインストールする. このとき,Dlib の python_examples, tools のファイルを /usr/share/doc/libdlib19 以下にコピーすることも行う.

    端末で,次のコマンドを実行.

    /usr/local/cuda」のところは,NVIDIA CUDA ツールキット をインストールしたディレクトリに読み替えること.

    端末で,次のコマンドを実行.

    cd /tmp
    sudo rm -rf dlib
    sudo git clone https://github.com/davisking/dlib
    sudo chown -R $USER dlib
    #
    cd /tmp/dlib
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" \
    sudo python3 setup.py build
    CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" \
    sudo python3 setup.py install  
    cd /tmp/dlib
    sudo rm -f /tmp/dlib.tar
    sudo tar -cpf /tmp/dlib.tar ./python_examples  ./tools
    cd /usr/share/doc/libdlib19
    sudo tar -xpf /tmp/dlib.tar
    
  4. 確認のため,バージョンを表示

    端末で,次のコマンドを実行.

    エラーメッセージが出ないこと

    python3 -c "import dlib;print(dlib.__version__)"
    

    [image]
  5. Dlib でよく使用するファイルをダウンロード

    端末で,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.

    端末で,次のコマンドを実行.

    cd /usr/share/dlib
    sudo curl -O http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
    sudo curl -O http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
    sudo curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
    sudo curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
    sudo bzip2 -d mmod_human_face_detector.dat.bz2
    sudo bzip2 -d dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
    sudo bzip2 -d shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
    sudo bzip2 -d shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
    
  6. htmlify, imglab, example のビルドとインストール

    端末で,次のコマンドを実行.

    /usr/local/cuda」のところは,NVIDIA CUDA ツールキット をインストールしたディレクトリに読み替えること.

    sudo rm -rf /tmp/dlib.tar /tmp/tools
    cd /usr/share/doc/libdlib19
    tar -cpf /tmp/dlib.tar ./tools
    cd /tmp
    tar -xpf /tmp/dlib.tar 
    sudo chown -R $USER tools
    
    #
    cd /tmp
    cd tools/htmlify
    sudo rm -rf build
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    cmake --build . --config RELEASE 
    sudo make install
    
    cd /tmp
    cd tools/imglab
    sudo rm -rf build
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    cmake --build . --config RELEASE 
    sudo make install
    
    cd /tmp
    cd examples
    sudo rm -rf build
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    cmake --build . --config RELEASE 
    

face_recognition のインストール

face_recognition の動作には,Dlib が必要

cd /usr/local
sudo rm -rf face_recognition
sudo apt -y install python3-click python3-numpy python3-pillow python3-scipy
sudo git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
cd face_recognition
sudo python3 setup.py build
sudo python3 setup.py install