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金子邦彦研究室

顔の特徴点（２次元，３次元）の抽出（1adrianb/face-alignment，Python を使用）（Windows 上）

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境

• Windows での Python のインストール，pip と setuptools の更新: 別ページで説明している．（あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている）
• Ubuntu の場合:

  システム Python を使うことができる（その場合，Python のインストールは行わない）

  システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．

  sudo apt -y update
  sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
  

  Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．

Python の URL: http://www.python.org/

PyTorch のインストール

• Windows での PyTorch のインストール手順は，別ページで説明している．
• Ubuntu での PyTorch のインストール手順は，別ページで説明している．

github の 1adrianb/face-alignment のインストール

URL: https://github.com/1adrianb/face-alignment

1. Windows では，コマンドプロン プトを管理者として実行する．
2. 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 face-alignment
   
3. github の 1adrianb/face-alignment のダウンロード

   cd c:\pytools
   git clone https://github.com/1adrianb/face-alignment
   cd face-alignment
   
4. 前提パッケージのインストール

   scipy 1.4 か，それ以下が必要．

   pip install scipy==1.4
   pip install -r requirements.txt
   

   
   （以下省略）
5. ビルド

   python setup.py build
   python setup.py install
   

   
   （以下省略）
6. 終了の確認

   エラーメッセージが出ていないこと

試用

• 付属の facealignment_test.py を実行

  エラーメッセージが出なければ OK.

  cd c:\pytools
  cd face-alignment
  python test\facealignment_test.py
  
• ２次元の顔特徴抽出

  https://github.com/1adrianb/face-alignmentに記載のプログラムを実行

  import face_alignment
  from skimage import io
  fa = face_alignment.FaceAlignment(face_alignment.LandmarksType._2D, flip_input=False)
  input = io.imread('./test/assets/aflw-test.jpg')
  preds = fa.get_landmarks(input)
  print(preds)
  %matplotlib inline
  import matplotlib.pyplot as plt
  import warnings
  warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
  plt.imshow(input)
  plt.scatter(preds[0][:,0], preds[0][:,1])
  
• ３次元の顔特徴抽出

  https://github.com/1adrianb/face-alignmentに記載のプログラムを実行

  import face_alignment
  from skimage import io
  fa = face_alignment.FaceAlignment(face_alignment.LandmarksType._3D, flip_input=False)
  input = io.imread('./test/assets/aflw-test.jpg')
  preds = fa.get_landmarks(input)
  print(preds)
  plt.imshow(input)
  from mpl_toolkits import mplot3d 
  %matplotlib inline
  import matplotlib.pyplot as plt
  import warnings
  warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings 
  ax = plt.axes(projection="3d")
  ax.scatter3D(preds[0][:,0], preds[0][:,1], preds[0][:,2])
  plt.show()