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瞳孔を検知してみる（TobiasRoeddiger/PupilTracker を使用）

Dlibは，機械学習のアルゴリズムやトールの機能を持つソフトウエア．

Dlib を用いた、次のプログラム（公開されているもの）を動かしてみます

利用条件などは利用者において確認してください

サイト内の関連Webページ:

先人に感謝

dlib の Web ページ: http://dlib.net/

前準備

Anaconda, git のインストール

前準備として，Python 開発環境のAnaconda, git のインストールが終わっていること．

隔離された Python 環境の作成．spyder, OpenCV, Dlib のインストール

Windows での 手順は、 「Windows で，隔離された Python 環境 + Keras + TensorFlow + OpenCV + spyder + Dlib 環境を作る（Anaconda を利用）」の Web ページに記載しています

以下，Windows での Anaconda と git をインストール済み, 隔離された Python 環境（名前は ai）に、spyder, OpenCV, Dlib をインストール済みであるものとして説明を続けます．

Dlib は C:\pytools\dlib にインストールされているとします

imutils のインストール

  1. Window でコマンドプロンプトを実行

  2. Python 環境（ここでは ai としている）を有効にする

    次のコマンドを実行 

    activate ai

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、 隔離された Python 環境の作成(名前は ai) を行う．

  3. imutils のインストール 
    mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q imutils


    cd c:\pytools
git clone https://github.com/jrosebr1/imutils 
cd imutils
python setup.py build
python setup.py install

    （以下省略）

  4. imutils のバージョン確認

    Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行 

    python -c "import imutils; print( imutils.__version__ )"

この Web ページで説明のために使用するビデオ

顔が写ったビデオファイル

ここで使用する mp4 形式ビデオファイル: sample2.mp4 (30秒)

作業手順

  1. C:\face-image のような作業用のディレクトリ（フォルダ）を作る

  2. sample2.mp4 を、C:\face-image の下にダウンロード

TobiasRoeddiger/PupilTracker のダウンロード

謝辞：参考 Web ページ: https://github.com/TobiasRoeddiger/PupilTracker

利用条件などは必ず各自で確認してください

  1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する．

  2. Python 環境（ここでは ai としている）を有効にする

    次のコマンドを実行 

    activate ai

  3. TobiasRoeddiger/PupilTracker のダウンロード 
    mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q PupilTracker


    cd c:\pytools
git clone https://github.com/TobiasRoeddiger/PupilTracker 
cd PupilTracker

TobiasRoeddiger/PupilTracker による頭部の向きの推定

  1. Window でコマンドプロンプトを実行

  2. Python 環境（ここでは ai としている）を有効にする

    次のコマンドを実行 

    activate ai

  3. プログラムファイルをコピーして使いたい

    次のコマンドを実行 

    copy pupil_tracker.py a.py

  4. プログラムファイル a.py は sample2.mp4 を使うように書き換え

    エディタを使う

    書き換え１つめ

    書き換え前

    書き換え後

    cap = cv2.VideoCapture("C:/face-image/sample2.mp4")

    書き換え２つめ

    書き換え前

    書き換え後

    cv2.line(image,(int((bottom_left[0] + bottom_right[0]) / 2), lower_bound), (int((upper_left[0] + upper_right[0]) / 2), upper_bound),(0,0,255), 1)

  5. プログラムを実行してみる 

    python a.py -p shape_predictor_68_face_landmarks.dat

  6. 再び、プログラムファイルをコピー

    次のコマンドを実行． 

    copy a.py b.py

  7. プログラムファイル b.py は sample2.mp4 を使うように書き換え

    エディタを使う

    書き換え前

    書き換え後

    cap = cv2.VideoCapture(0)

  8. プログラムを実行してみる

    今度は、USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく． 

    python b.py -p shape_predictor_68_face_landmarks.dat