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Dlib 最新版のインストール（Windows 上）

このページでは，Windows で，Dlib 最新版をソースコードからビルドして,インストールする．

Dlib のインストールは，「pip install dlib」でも簡単に行えるが， 自分の環境にあわせたい（NVIDIA CUDA ツールキットに対応させたい），最新版を追いかけたいなどの場合は， ソースコードからビルドする．

Dlib は，機械学習などのライブラリ.顔認知，顔検知，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，肌色については，別ページにまとめている．

Dlib の URL: http://dlib.net

【このページの目次】

前準備（Python, git, cmake, Visual C++ ビルドツール等のインストール）
Dlib のインストール
Dlib 付属のツール類のインストール
サンプルプログラムのビルド

サイト内の関連ページ

顔検出，顔識別，表情，顔分類，肌色（Python，Dlib などを利用）については別ページにまとめている．
説明資料: Dlib の機能概要 [PDF], [パワーポイント]

謝辞

Dlib の作者に感謝します

前準備（Python, git, cmake, Visual C++ ビルドツール等のインストール）

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

Python のインストール
Python の URL: http://www.python.org/
インストール手順の詳細は：別ページで説明している．
pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder）のインストール
コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．
```
python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder
```

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

Windows での Git, cmake のインストール手順: 別ページで説明している．

Ubuntu での Git, cmake のインストール手順:

sudo apt -yV install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

※ GPU とは，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある．

ダウンロードページ

NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのダウンロード用ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

詳細説明

Windows での NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

※ CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである．

ダウンロードページ

NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1 が指定されている． TensorFlow 1.15の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0 が指定されている．指定されているバージョンより高いものは使わない．その根拠は次のページ． URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

Windows での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA cuDNN 7.6 のインストール

ダウンロードページ

NVIDIA cuDNN のダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手
ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．

次のページには，TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 7.6．そして，TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での，cuDNN のバージョンは7.4 が指定されている．

URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

Windows での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している．

（オプション）OpenBLASのインストール

必要に応じて OpenBLAS をインストールしておく.

Windows で OpenBLAS のインストール（Visual C++ ビルドツール (Build Tools) を使用）

Dlib のインストール

※ Visual C++ ビルドツール (Build Tools) がインストール済みであるとして手順を示す

Windows で，コマンドプロンプトを実行．

操作の途中でエラーが出たときは， Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを使い，操作をやり直すと解決する場合がある．
※ その起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選ぶ

※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは， Visual C++ ビルドツールのインストールを行う． Visual C++ ビルドツールのインストール手順は，別ページで説明している．
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 のインストール手順は，「別のページ」で説明している．
旧バージョンの DLib に関するファイルを削除する操作
```
rmdir /s /q "C:\Program Files (x86)\dlib_project"
```

インストールディレクトリを空にする

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

Dlib のダウンロード

cd c:\pytools
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:\pytools
wget http://dlib.net/files/dlib-19.19.zip
7z x dlib-19.19.zip
move dlib-19.19 dlib

cmake の操作

「Visual Studio 16 2019」のところは， cmake のオプションである．使用する Visual Studio のバージョンに応じて調整すること

cd c:\pytools
cd dlib
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
del CMakeCache.txt
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCUDA_SDK_ROOT_DIR=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1 ^
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=C:/pytools/dlib ^
    -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 ^
..

（以下省略）

結果の確認
エラーメッセージが出ていないことを確認

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，CUDA と cuDNN が必要．

ビルド操作，インストール操作

cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

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
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．
かなり時間がかかる．（テストが不要なら，この操作は行わない）
```
cd c:\pytools
cd dlib
cd test
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
.\dtest --runall
```

Python の dlib パッケージ

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．

次のように操作する．

cd c:\pytools
cd dlib
python setup.py build 
python setup.py install

（途中省略）

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 を用いた顔検知、顔識別などについては，別ページにまとめている．

Dlib でよく使用するファイルをダウンロード

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，Wget と 7-Zip が必要である．これらのインストールは別ページで説明している．

※ dlib を用いた顔検知、顔識別などについては，別ページにまとめている．

cd C:\pytools\dlib\python_examples
wget http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e mmod_human_face_detector.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e 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

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 Web 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）なお，NVIDIA GPU と Visual Studio Community 2019 を使う場合には， CUDA バージョン 10.1 以上と，それに合う cuDNN をインストールすること．

（４）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．

（５）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 では，コマンドプロンプトを管理者として実行．
使用する Python のバージョンの確認
```
python --version
```

pip の更新

python -m pip install -U pip setuptools

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
```
py -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"
```

Dlib 付属のツール類のインストール

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

Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く．
※ 起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選

htmlify のビルドとインストール

cd C:\pytools\dlib
cd tools\htmlify
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..
cmake --build . --config RELEASE 
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

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:\pytools\dlib
cd tools\imglab
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..
cmake --build . --config RELEASE 
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

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

Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く．
※ 起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選

cmake の操作

cd C:\pytools\dlib
cd examples
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..

結果の確認
エラーメッセージが出ていないこと

CuDNN 9.2 を使っている（CuDNN 9.1 が無い）というとき、次のエラーメッセージが出る．対処法は分からない
ビルド操作，インストール操作
```
cmake --build . --config RELEASE
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL 
```
結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

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