Dlibは,数多くの機能を持つ C++ ライブラリ.機能には,機械学習,数値計算,グラフィカルモデル推論,画像処理,スレッド,通信,GUI,データ圧縮・一貫性,テスト,さまざまなユーティリティなどがある.Python API もある.
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
【サイト内の関連ページ】:
先人に感謝
dlib の Web ページ: http://dlib.net/
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/
【Python, pip の使い方】
Python, pip は,次のコマンドで起動できる.
【Python 開発環境のインストール】
JupyterLab, spyder, nteract (Python 開発環境) のインストールは, Windows で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 jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
詳しくは,: 別ページで説明している.
JupyterLab, spyder, nteract (Python 開発環境) のインストール: : 別ページで説明している.
Dlib は c:\dlib にインストールされているとして,以下,説明する.
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 opencv-python
sudo apt -y update sudo apt -y install python3-opencv
※ ここには,Windows でのインストール手順を示す.Ubuntuでも同様の手順になる.
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
Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行
py -c "import imutils; print( imutils.__version__ )"
ここで使用する mp4 形式ビデオファイル: sample1.mp4
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
mkdir c:\pytools cd c:\pytools rmdir /s /q PupilTracker
cd c:\pytools git clone https://github.com/TobiasRoeddiger/PupilTracker
端末で,次のコマンドを実行.
cd c:\pytools cd PupilTracker copy pupil_tracker.py a.py
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:/image/sample1.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)
Python プログラムを動かす.
py a.py -p shape_predictor_68_face_landmarks.dat
端末で,次のコマンドを実行.
copy a.py b.py
エディタを使う
書き換え前
書き換え後
cap = cv2.VideoCapture(0)
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.
py b.py -p shape_predictor_68_face_landmarks.dat