トップページ人工知能,実世界DB顔情報(顔検出,顔識別、表情判定,顔のクラスタリングや類似度や分類,肌色部分の抽出,瞳孔の検出,顔姿勢の推定)CMU OpenFace のインストール(Python を使用)(書きかけ)

CMU OpenFace のインストール(Python を使用)(書きかけ)

OpenFaceは,顔画像についてのクラスタリング,類似性の検出,分類の機能を持ったソフトウエア.学習済みのモデルデータもあわせて配布されている.(次のWebページ)

https://cmusatyalab.github.io/openface/

ソフトウエアの利用条件等は,利用者で確認すること.

先人に感謝.

OpenFace についての出典表示: B. Amos, B. Ludwiczuk, M. Satyanarayanan, "Openface: A general-purpose face recognition library with mobile applications," CMU-CS-16-118, CMU School of Computer Science, Tech. Rep., 2016.

前準備

Python のインストール

Python の URL: https://www.python.org/

マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

マイクロソフト 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.

Git のインストール

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.4.1 ,NVIDIA cuDNN 8.2 のインストール

GPU 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.

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

インストール手順の説明

Windows での NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.4.1NVIDIA cuDNN 8.2 のインストール: 別ページで説明している.

関連 Web ページ

Python の隔離された環境の新規作成と,各種パッケージのインストール

venv を用いて,Python の隔離された環境を作る

  1. 今から作成するPython の隔離された環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく

    前もって Python バージョン 3.4 をインストールしておくこと

  2. Python 3.4 の準備

    Windows の場合

    http://www.python.org/から, Python 3.4.4 をダウンロードしてインストール

    Ubuntu の場合

    次の手順により,システム Python とは別に,pyenv を用いて Pytnon 3.4 をインストールし,そこに venv をインストールする.

    1. pyenv のインストールと設定

      図などの入った詳しい説明は別ページ

      sudo apt -y update
      sudo apt -y install --no-install-recommends make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev
      cd /tmp
      curl https://pyenv.run | bash
      echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.bashrc
      echo 'if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then' >> ~/.bashrc
      echo '    export PATH=${PYENV_ROOT}/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
      echo '    eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
      echo '    eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc
      echo 'fi' >> ~/.bashrc
      exec $SHELL -l
      
    2. 次のコマンドにより,pyenv を用いて Python 3.4.10 をインストール
      pyenv install 3.4.10
      
    3. 次のコマンドにより,pyenv を用いてインストールした Python 3.4.10 に pyenv をインストール
      pyenv shell 3.4.10
      python -m pip install -U venv
      
  3. Windows では,コマンドプロンプトを実行.Ubuntu では端末を開く.
  4. venv を用いて,Python 3.4 が動くPython の隔離された環境を作る.

    Windows の場合

    下の例では,Python の隔離された環境のためのディレクトリを C:\venv\py34\.venvに作成している.

    py -3.4 -m venv C:\venv\py34\.venv
    

    [image]

    Ubuntu の場合

    下の例では,Python の隔離された環境のためのディレクトリを ~/py34/.venvに作成している.

    sudo apt -y update
    sudo apt -y install python3-venv
    python3 -m venv ~/py34/.venv
    

CMU OpenFace のインストール

Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.

  1. OpenFace の Web ページを確認

    https://cmusatyalab.github.io/openface/

  2. Windows では,コマンドプロンプトを実行.Ubuntu では端末を開く.
  3. venvPython の隔離された環境有効化する

    Windows の場合

    C:\venv\py34\.venv\Scripts\activate.bat
    

    [image]

    Ubuntu の場合

    source ~/py34/.venv/bin/activate
    
  4. インストールディレクトリを空にしておく

    cd C:\venv\py34
    rmdir /s /q openface
    

    [image]
  5. CMU OpenFace (cmusatyalab/openface) のダウンロード

    cd C:\venv\py34
    git clone https://github.com/cmusatyalab/openface
    

    [image]
  6. pip install -r requirements.txt の実行

    cd openface
    python -m pip install numpy==1.15.4
    python -m pip install -r requirements.txt
    

    [image]
  7. ビルド,インストール

    python setup.py build
    python setup.py install
    

学習済みのモデルデータのダウンロードと展開(解凍)

次の3つの「学習済みのモデルデータ」をダウンロードする

  1. Web ブラウザで次の URL を開く

    http://dlib.net/files

  2. 次の3つのファイルをダウンロードする

    [image]
  3. ダウンロードした3つのファイルを展開(解凍)する.

    Windows での展開(解凍)のためのソフトには,「7-Zip」などがある.

  4. 展開(解凍)してできたファイルを確認する.

    [image]
  5. このファイルを3つとも, C:\venv\py34\.venv\openface\models\dlib (Dlib のディレクトリ)の下にコピー

    ※ 「C:\venv\py34\.venv\openface」は,OpenFace をインストールしたディレクトリに読み替えること。

    [image]
  6. demos\compare.py を実行してみる

    workon py35
    cd C:\venv\py34\.venv\openface
    python demos\compare.py C:\face-image