sudo apt -y install python3-dev python3-pip python3-numpy
Dlib は C:\pytools\dlib にインストールされているとする
Dlib のための「学習済みのモデルデータ」をダウンロードする
※ Windows での展開(解凍)のためのソフトには,「7-Zip」などがある.
※ C:\pytools\dlib が無いときは作る
C:\pytools\dlib\examples\faces の下の顔画像のファイルを確認する
利用条件などは各自で確認のこと
※ Python プログラムを動かすために, Windows では,「python」コマンドを使う. Ubuntu では「python3」コマンドを使う.
開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt Console,spyder,PyCharm,PyScripter など)も便利である.
cd C:\pytools\dlib\python_examples py face_alignment.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat ..\examples\faces\2007_007763.jpg
増量は、学習で重要となる
利用条件などは各自で確認のこと
cd C:\pytools\dlib\python_examples py face_jitter.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat
元画像として何を使うかは、プログラム中で設定されている
利用条件などは各自で確認のこと
cd C:\pytools\dlib\python_examples py face_landmark_detection.py shape_predictor_5_face_landmarks.dat ..\examples\faces
利用条件などは各自で確認のこと
cd C:\pytools\dlib\python_examples py face_landmark_detection.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat ..\examples\faces
利用条件などは各自で確認のこと
cd C:\pytools\dlib\python_examples py face_recognition.py shape_predictor_5_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat ..\examples\faces
顔ごとに 128個の数値(特徴量ベクトル)が得られることを確認
利用条件などは各自で確認のこと
cd C:\pytools\dlib\python_examples py face_recognition.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat ..\examples\faces
顔ごとに 128個の数値(特徴量ベクトル)が得られることを確認
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