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Dlib 最新版のインストール（Windows 上）

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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，「python -m 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】

  1. 前準備（Python, git, cmake, Visual C++ ビルドツール等のインストール）
  2. Dlib のインストール
  3. 上の手順でうまく dlib をインストールできないとき
  4. Dlib 付属のツール類 htmlify, imglab のインストール
  5. サンプルプログラムのビルド

サイト内の関連ページ

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）

  1. 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．

  2. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール（Ubuntu 上）

    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 nteract_on_jupyter spyder

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

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

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックス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

詳細説明

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキット 11.0 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

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

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA cuDNN 8.0.5 のインストール

ダウンロードページ

TensorFlow 2.4 の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 8.0.5（現時点で，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0 で動く最新版）．

TensorFlow 2.3, 2.2, 2.1 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 ．それより高いバージョンよりは使わないこと．

詳細説明

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.

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

  1. 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

    [image]

    ※ 「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．

  2. cmake の確認

    端末で，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．

  3. 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"

  4. 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

  5. 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
  6. 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

    「11.0」のところは，実際にインストールしている NVIDIA CUDA のバージョンにあわせること． 

    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/v11.0 ^
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=C:/pytools/dlib ^
    -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 ^
..


    （以下省略）
  7. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]

    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．

  8. ビルド操作，インストール操作 
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

  9. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]
  10. 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 パッケージのインストール

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．
  2. 次のように操作する． 
    cd c:\pytools
cd dlib
python setup.py build 
python setup.py install

    [image]
    （途中省略）
    [image]
  3. 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__ )"

    [image]

※ 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． 

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．

  1. Windows では，コマンドプロン プトを管理者として実行．

    [image]
  2. 使用する Python のバージョンの確認 
    python --version

    [image]
  3. pip の更新 

    python -m pip install -U pip setuptools

    [image]
  4. 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

    [image]
  5. 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__ )"

    [image]

Dlib 付属のツール類 htmlify, 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

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．
  2. 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

    [image]
  3. 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

    [image]

    imglab の使用法については 別ページで説明している．

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

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行． 
    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" ..

    [image]
  2. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないこと

    [image]
  3. 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

    [image]

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