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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】

  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. Dlib 付属のツール類のインストール
  4. 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)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/

(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

詳細説明

(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

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1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

(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

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

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

    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

    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)
  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

  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.

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.

  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. 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
  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]

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. 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
  2. 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" ..
    

    [image]
  3. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないこと

    [image]

    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

    [image]
  4. 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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問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]