Dlib python: Face recognition. Python, DLIB — Моделирование и распознавание 2D/3D образов. (Modeling and recognition of 2D/3D images)

Содержание

Face recognition. Python, DLIB — Моделирование и распознавание 2D/3D образов. (Modeling and recognition of 2D/3D images)

Введение
Верификация лица с dlib
Полезные ссылки

В статье Распознавание лиц на основе OpenCV для C++ рассматривается подход к распознаванию на основе признаков, в качестве которых используются расстояния между характерными точками лица.

Альтернативный метод распознавания лиц. Изображение каждого лица обрабатывается уже обученной сверточной нейронной сетью (см. ссылку или ссылку), которая выдает на выходе матрицу из 80 чисел (признаков). В базе данных хранятся эти признаки для каждого лица вместе с их идентификатором (FaceId). При распознавании лицо сравнивается с лицами из базы данных по одному числу – дескриптору лица. Это число определяется через Евклидово расстояние. Предполагается, что если значение дескриптора больше 0.6, тогда люди разные. Если число меньше, тогда определяются наиболее вероятные претенденты на совпадение.

Биометрическая верификация лица — подтверждение личности человека, когда системе заранее известно, кем представляется верифицируемый человек.

Пример программы верификации лица на основе уже обученной сверточной нейронной сети приводится здесь. Подробное описание программы изложено здесь.

Я работаю с Python на Visual Studio 17. Основная проблема возникла у меня с инсталляцией библиотеки dlib. Традиционное pip install dlib выдавало Error c комментарием, что еще не инсталлирован пакет Cmake. Попробовал инсталлировать pip install Cmake. Инсталляция Cmake прошла успешно, однако проблема с инсталляцией библиотеки dlib осталась. Провел инсталляцию Cmake вне Visual Studio — по описанию, изложенному здесь. После такой Cmake инсталляции pip install dlib прошло успешно.

Отличие библиотеки dlib в том, что она написана на языке С++. Для того, чтобы dlib можно было использовать в Python, ее необходимо скомпоновать из исходного кода и выполнить компиляцию (Bilding). Для этого обычно используется система CMake.

Результаты запуска программы:

Brad Pitt (0.44 < 0.6)

Leonardo DiCaprio (0.52 < 0.6)

Brad Pitt and Leonardo DiCaprio (0.69 > 0.6)

Брат и сестра (0.741 >0.6) Растр — 120*160 точек

Двойнята (сестра и брат) (0.723 >0.6) Растр — 300*400 точек

Братья близнецы (0.352 < 0.6) Растр — 150*190 точек

установка dlib на Windows 10

Я хочу использовать dlib с python для распознавания изображений. У меня есть приложение python, которое отлично работает с OpenCV на Windows 10, но когда я хочу установить dlib с cmd , оно выдает мне следующую ошибку :

error: Cannot find cmake, ensure it is installed and in the path.  You
can install cmake using the instructions at https://cmake.org/install/
You can also specify its path with --cmake parameter.

Что же мне делать?

python

image-processing

dlib

Поделиться

Источник

Drill

28 января 2017 в 16:58

15 ответов

Установка dlib с ошибкой python 3.8 windows 10
Я не могу установить dlib на python с cmd , я скачал cmake и поставил его на PATH, или есть какой-то плагин, который я должен сначала загрузить ? Или мое окружение pip находится не в том месте ? Или мне нужно изменить свой python на 64 bit вместо 32 бит ? Если мне придется это сделать , пожалуйста…
Установка dlib с pip завершается неудачей на Windows 10
Я много пытался установить pip install dlib , но он всегда показывает ошибку, и я переустановил cmake . Я получил ошибку: pip install dlib Collecting dlib Using cached https://files. pythonhosted.org/packages/1e/62/aacb236d21fbd08148b1d517d58a9d80ea31bdcd386d26f21f8b23b1eb28/dlib-19.18.0.tar.gz…

Установите Dlib из .whl

Dlib 19.7.0

pip install https://pypi.python.org/packages/da/06/bd3e241c4eb0a662914b3b4875fc52dd176a9db0d4a2c915ac2ad8800e9e/dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl#md5=b7330a5b2d46420343fbed5df69e6a3f

Вы можете протестировать его, загрузив пример с сайта, например SVM_Binary_Classifier.py и запустив его на своей машине.

Примечание : если это сообщение возникает, вы должны построить dlib из исходного кода :

dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl не является поддерживаемым колесом на этой платформе

Установите Dlib из исходного кода (если вышеприведенное решение не работает)

Windows Dlib > 19. 7.0

Загрузите установщик CMake и установите его: https://cmake.org/download/
Добавьте CMake исполняемый путь к переменным среды:
set PATH="%PATH%;C:\Program Files\CMake\bin"
Примечание : путь к исполняемому файлу может отличаться от C:\Program Files\CMake\bin , просто установите PATH соответственно.
Примечание : путь будет установлен временно, чтобы сделать изменение постоянным, вы должны установить его на вкладке “Advanced system settings” → “Environment Variables” .
Перезапустите окно Cmd или PowerShell, чтобы изменения вступили в силу.
Загрузите источник Dlib(.tar.gz) из индекса пакета Python : файлы https://pypi.org/project/dlib/# извлеките его и введите в папку.
Проверьте версию Python: python -V . Это мой вывод: Python 3.7.2 , поэтому я устанавливаю его для Python3.x, а не для Python2. x
Примечание : Вы можете установить его как для Python 2, так и для Python 3, Если вы установили разные переменные для разных двоичных файлов, например: python2 -V , python3 -V
Запустите установку: python setup.py install

Linux Dlib 19.17.0

sudo apt-get install cmake

wget https://files.pythonhosted.org/packages/05/57/e8a8caa3c89a27f80bc78da39c423e2553f482a3705adc619176a3a24b36/dlib-19.17.0.tar.gz

tar -xvzf dlib-19.17.0.tar.gz

cd dlib-19.17.0/

sudo python3 setup.py install

Примечание : чтобы установить Dlib для Python 2.x, используйте python вместо python3 , вы можете проверить свою версию python через python -V

Поделиться

Marco D.G.

28 марта 2018 в 15:05

Выполнить следующие действия:

pip install cmake
Установите инструменты сборки Visual Studio отсюда .
В Visual Studio 2017 перейдите на вкладку отдельные компоненты, Visual C++ Tools for
Cmake, и проверьте checkbox в разделе «Compilers, build tools and runtimes».
pip install dlib

Поделиться

Rajat Bhatt

20 сентября 2018 в 16:01

Вам нужно установить Cmake .

dlib-это библиотека c++ с привязками python. Сначала его нужно построить. Я предполагаю, что это произойдет автоматически, как только вы установите Cmake

Поделиться

PINK

28 января 2017 в 19:55

Как исправить ошибку при установке dlib на python 3.7.3 64 bit windows 10
Я пытаюсь установить dlib на Windows 10, используя подсказку anaconda. Использование pip install dlib Но я получаю эту ошибку Failed building wheel for dlib Running setup.py clean for dlib Failed to build dlib CMake Error in CMakeLists. txt: Generator NMake Makefiles does not support platform…
Настройка Dlib для Android на Windows
Я пытаюсь настроить dlib в android studio в windows после этого урока, https://github.com/Luca96/dlib-for-android . Я изменил путь различных переменных, но получаю ту же ошибку. Мне не нужен opencv просто dlib. Opencv уже настроен и работает правильно. Я заменил -GNinja на…

Вы должны установить cmake, как говорит вам ошибка.

вы можете следовать этой инструкции https://www.learnopencv.com/install-dlib-on-windows/

или непосредственно установить cmake от https://cmake.org/download/

После установки cmake pip install dlib должен работать.

У меня были установлены строительные инструменты vstudio, когда я делал свой тест.

Поделиться

Dedalo

14 октября 2018 в 17:16

Выберите файл dlib . whl в соответствии с установленной версией python.
Например , если установленная версия python-это 3.6.7, 64 — битная система или если python-это 3.5.0 32-бит
, то выберите dlib-19.5.1 — cp36-cp36m — win_ amd64 .whl и dlib-18.17.100-cp35-none-win32 .whl соответственно.

Жирным шрифтом выделена поддерживающая версия python.

Загрузите файл wheel отсюда или скопируйте адрес ссылки

pip install dlib-19.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

для приведенного выше метода .whl файл должен находиться в рабочем каталоге

или

Ниже Ссылка для python3.6 поддержки dlib link, для python 3.5 u можно заменить на dlib 35.whl link

pip install https://files.pythonhosted.org/packages/24/ea/81e4fc5b978277899b1c1a63ff358f1f645f9369e59d9b5d9cc1d57c007c/dlib-19.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl#sha256=7739535b76eb40cbcf49ba98d894894d06ee0b6e8f18a25fef2ab302fd5401c7

Поделиться

Ramisha Rani K

02 ноября 2018 в 04:39

Вы можете использовать vcpkg для установки dlib .

Если у вас нет vcpkg , вы можете получить его здесь (Читайте Быстрый старт)

После того, как вы получили vcpkg, запустите:

vcpkg install dlib:x64-windows

Поделиться

Symyon

01 мая 2019 в 16:37

Просто краткое обновление того, что сработало для меня (два года спустя). Дэвис Кинг предоставил мне два способа добавить последнюю версию python dlib (19.17.0) в любую среду python в Windows 10. Обратите внимание, что я запускаю несколько конфигураций Linux в Oracle VirtualBox, но Windows 10-это мой родной OS, который имеет доступ к Nvidia GPU, поэтому мне нужна установка на Windows 10. (Не удается получить доступ к GPU — легко — через VirtualBox).

Первый — самый простой:

pip install dlib

и ссылка на сайт: https://pypi.org/project/dlib/

И тогда его можно будет легко построить из исходных текстов. Скачивайте с сайта https://pypi.org/simple/dlib/ и следуйте инструкциям на странице http://dlib.net/compile.html .

Кроме того, просто нашел другой способ доступа с Visual Studio 2019 (или 2017). Используйте vcpkg — смотрите ссылку https://vcpkg.readthedocs.io/en/latest /

Я построил dlib 19.17 на Windows 10 с CMake, и он работал нормально, но потом я нашел vcpkg, и теперь библиотеки dlib являются неотъемлемой частью Visual Studio. Мне больше не нужно добавлять все внешние ссылки на C++ и компоновщик. Версия в vcpkg в настоящее время 19.16-1, и она построена с полной поддержкой CUDA.

Надеюсь, это поможет другим..

Поделиться

barnwaldo

29 апреля 2019 в 14:06

Простой и 100% рабочий трюк

(Убедитесь, что вы установили cmake)

Мой Anaconda python ver : 3.6.8 (64 bit) | OS :Windows 10

python -m pip install https://files. pythonhosted.org/packages/0e/ce/f8a3cff33ac03a8219768f0694c5d703c8e037e6aba2e865f9bae22ed63c/dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl#sha256=794994fa2c54e7776659fddb148363a5556468a6d5d46be8dad311722d54bfcf

Поделиться

Vinay Chaudhari

16 мая 2019 в 07:36

Я недавно установил dlib на python 3.7.
Сначала я установил cmake из anaconda navigator (cmake version 3.14.0)
, затем я установил visual studio 2019 и установил настольную разработку с C++ .
Тогда я делаю pip install dlib и теперь он работает

Поделиться

Talha Anwar

15 сентября 2019 в 15:35

Ни один из ответов не сработал для меня. Именно этим и занимался
Предполагая, что у вас установлен anaconda python 3. 7

1) Dowload и install cmake(обязательно отметьте опцию добавления cmake в системный путь во время установки, чтобы избежать этого позже вручную)
Скачать по этой ссылке cmake скачать

2) conda install -c conda-forge dlib

Поделиться

Chandan Purohit

22 февраля 2020 в 09:50

Это в основном двухэтапный процесс:

установка cmap

pip install cmap

установка dlib

pip install https://pypi.python.org/packages/da/06/bd3e241c4eb0a662914b3b4875fc52dd176a9db0d4a2c915ac2ad8800e9e/dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl#md5=b7330a5b2d46420343fbed5df69e6a3f

Поделиться

Geekquad

06 июля 2020 в 16:01

Если вы пытаетесь установить dlib на Windows 10 с Visual Studio 2019, то сначала выполните:

pip install cmake

И установите его в переменную окружения. После этого убедитесь, что у вас установлена последняя версия Visual Studio SDK. После этого выполните:

pip install dlib

Я надеюсь, что это решит проблему

Поделиться

Belide Aakash

27 июля 2020 в 15:38

1.use python 3.6.9 версия

2.first установить cmake.

conda install -c anaconda cmake

используйте эти команды для установки dlib

pip install https://pypi.python.org/packages/da/06/bd3e241c4eb0a662914b3b4875fc52dd176a9db0d4a2c915ac2ad8800e9e/dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl#md5=b7330a5b2d46420343fbed5df69e6a3f

Поделиться

Akash Desai

01 августа 2020 в 16:55

Как вы можете видеть многие ответы выше, но я хотел бы опубликовать быстрое решение, которое наверняка работает в Anaconda3. Я не выбрал Visual Studio, так как он потребляет много памяти.

Пожалуйста, выполните следующие действия.

Step 1:
Install windows cmake.msi and configure environment variable

Step 2:
Create a conda environment, and install cmake using the below command.
pip install cmake

Step 3:
conda install -c conda-forge dlib

Обратите внимание, что вы можете найти несколько других пакетов dlib, но вышеприведенный будет отлично работать с этой процедурой.

dlib будет успешно установлен.

Поделиться

sujithramanathan

09 августа 2020 в 19:26

-3

Установите dlib в Windows

скачать dlib с сайта https://github.com/davisking/dlib.git

скачать camke с https://cmake.org/download/

Извлеките cmake и настройте его как переменную окружения, чтобы извлеченный путь мой был C:\Users\admin\Downloads\cmake-3. 8.1-win32-x86\cmake-3.8.1-win32-x86\bin

Теперь извлеките файл dlib zip и перейдите в папку dlib

Следуйте этим командам

cd dlib/test
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

Теперь перейдите в папку Release, которая будет находиться в dlib\test\build\Release , и выполните эту команду
dtest.exe —runall

Этот процесс занимает много времени, так как cmake компилирует все файлы C++, так что оставайтесь моллюском.
Наслаждайтесь!!!

Поделиться

Rohit Salunke

24 мая 2017 в 13:37

Как установить и использовать библиотеку распознавания и обнаружения лиц python в Ubuntu 16.04

Библиотека face_recognition широко известна в Интернете как самый простой в мире API для распознавания лиц для Python и командной строки, и самое приятное то, что вам не нужно платить за это ни копейки, проект полностью открыт, так что если у вас есть знания в области разработки и вы можете создать библиотеку с нуля, вы наверняка будете знать, как работать с этой библиотекой.

В этой статье мы научим вас устанавливать, настраивать и использовать в основном библиотеку python «распознавание лиц» в Ubuntu 16.04.

Требования

Прежде чем приступить к использованию этой библиотеки, вам потребуется в вашей системе:

Python 3

В этом уроке мы будем следить за установкой библиотеки с Python 3.

CMake

В вашей системе должен быть установлен CMake — кроссплатформенное семейство инструментов с открытым исходным кодом, предназначенное для сборки, тестирования и упаковки программного обеспечения. CMake используется для управления процессом компиляции программного обеспечения с использованием простых файлов конфигурации, не зависящих от платформы и компилятора, а также для создания собственных make-файлов и рабочих пространств, которые можно использовать в выбранной вами среде компилятора. Набор инструментов CMake был создан Kitware в ответ на потребность в мощной кроссплатформенной среде сборки для проектов с открытым исходным кодом, таких как ITK и VTK.

Если он не установлен в вашей системе, вы можете запустить следующие команды, чтобы установить его:

# Update repo
sudo apt-get update
# Install cmake if it's not installed
sudo apt-get install build-essential cmake

1. Установите и скомпилируйте dlib

Прежде чем приступить к использованию и установке библиотеки распознавания лиц в Python, вам потребуется дистрибутив dlib, установленный в вашей системе, а также привязка к python. Dlib — это современный инструментарий C ++, содержащий алгоритмы машинного обучения и инструменты для создания сложного программного обеспечения на C ++ для решения реальных задач. Он используется как в промышленности, так и в научных кругах в самых разных областях, включая робототехнику, встроенные устройства, мобильные телефоны и большие высокопроизводительные вычислительные среды. Лицензирование Dlib с открытым исходным кодом позволяет использовать его в любом приложении бесплатно.

Чтобы начать с компиляции dlib в вашей системе, клонируйте репозиторий в какой-то каталог вашей системы:

# Clone the dlib library in some directory of the system
git clone https://github.com/davisking/dlib.git

Затем перейдите к сборке dlib с помощью следующих команд:

# get into the cloned directory
cd dlib
# create build directory inside the cloned directory
mkdir build
# Switch to the created directory
cd build
# generate a Makefile in the current directory
cmake . .
# Build dlib !
cmake --build .

Это запустит процесс сборки, и после его завершения в вашей системе будет доступна нативная библиотека dlib. Для получения дополнительной информации о Dlib, пожалуйста, посетите официальный сайт здесь.

2. Установите привязку Python для dlib

После сборки dlib снова переключитесь на клонированный каталог на предыдущем шаге:

cd ..

И приступить к установке привязок Python, запустив setup.py файл с Python 3 следующей командой:

python3 setup.py install

Это установит привязку, и вы сможете позже импортировать dlib в ваш код Python. Если вы столкнулись со следующим исключением во время выполнения предыдущей команды:

Traceback (most recent call last):
File "setup.py", line 42, in
from setuptools import setup, Extension
ImportError: No module named 'setuptools'

Установите инструменты установки Python 3 с помощью следующей команды:

sudo apt-get install python3-setuptools

А теперь попробуйте снова запустить python3 setup. py install команда.

3. Установите библиотеку распознавания лиц

Как уже упоминалось, мы будем использовать библиотеку распознавания лиц. Эта библиотека распознает и манипулирует лицами из Python или из командной строки с помощью самой простой в мире библиотеки распознавания лиц. Построен с использованием dlibСовременное распознавание лиц, построенное с глубоким обучением. Модель имеет точность 99,38% на Помеченные лица в дикой природе тест.

Это также обеспечивает простой face_recognition инструмент командной строки, который позволяет легко распознавать лица в папке изображений из командной строки. Вы можете установить его с помощью следующей команды:

Заметка

Установка займет некоторое время, чтобы загрузить и установить, так что будьте терпеливы.

pip3 install face_recognition

Если у вас не установлен pip3, установите его с помощью следующей команды:

sudo apt-get -y install python3-pip

Для получения дополнительной информации об этой библиотеке, пожалуйста, посетите официальный репозиторий на Github здесь. После установки библиотеки вы сможете использовать ее либо из CLI, либо из ваших скриптов python.

4. Как использовать

При установке face_recognitionвы получаете две простые программы командной строки:

face_recognition — Распознать лица на фотографии или в папке, полной фотографий.
face_detection — Найти лица на фотографии или в папке, полной фотографий.

У вас также будет возможность импортировать библиотеку в свои скрипты и использовать ее оттуда!

Распознавание лица

Например, с помощью этой библиотеки вы сможете идентифицировать некоторые лица в соответствии с небольшой базой данных в качестве источника. Создайте каталог, который содержит возможных людей, которых сможет идентифицировать скрипт, в этом примере у нас будет каталог с 3 знаменитостями:

В нашей команде мы определим этот каталог как наш источник изображений. В другом каталоге мы будем хранить изображение знаменитости, которое мы хотим идентифицировать из нашей базы данных, очевидно, мы будем использовать одну из зарегистрированных знаменитостей, но с другим изображением:

Логика следующая, библиотека будет использовать каталог изображений celebrities в качестве базы данных, и мы будем искать от того, кто изображения, хранящиеся в unknown каталог. Вы можете выполнить следующую команду для выполнения указанной задачи:

face_recognition ./celebrities/ ./unknown/

Тогда вывод будет:

Команда выведет путь к изображению, которое было обработано, в нашем случае unknown_celebrity.jpg и добавит имя совпавшего изображения из celebrities каталог как суффикс. В этом случае библиотека смогла опознать актера Райана Рейнольдса по нашим изображениям. Обратите внимание, что это может работать и с несколькими изображениями.

Как уже упоминалось, утилита CLI является лишь дополнительной, одним из забавных фактов является возможность написания некоторого кода самостоятельно и идентификации лиц с некоторой логикой, например:

import face_recognition
# Load the jpg files into numpy arrays
obama_image = face_recognition.load_image_file("Barack Obama.jpg")
justin_image = face_recognition.load_image_file("Justin Timberlake.jpg")
ryan_image = face_recognition.load_image_file("Ryan Reynolds. jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown_celebrity.jpg")
# Get the face encodings for each face in each image file
# Since there could be more than one face in each image, it returns a list of encodings.
# But since I know each image only has one face, I only care about the first encoding in each image, so I grab index 0.
try:
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
justin_face_encoding = face_recognition.face_encodings(justin_image)[0]
ryan_face_encoding = face_recognition.face_encodings(ryan_image)[0]
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
except IndexError:
print("I wasn't able to locate any faces in at least one of the images. Check the image files. Aborting...")
quit()
known_faces = [
obama_face_encoding,
justin_face_encoding,
ryan_face_encoding
]
# results is an array of True/False telling if the unknown face matched anyone in the known_faces array
results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding)
print("Is the unknown face a picture of Obama? {}". format(results[0]))
print("Is the unknown face a picture of Justin? {}".format(results[1]))
print("Is the unknown face a picture of Ryan? {}".format(results[2]))
print("Is the unknown face a new person that we've never seen before? {}".format(not True in results))

Идея в основном та же: сравните кодировку лица, сгенерированную изображениями, имеющимися в вашей «базе данных», с кодировкой, сгенерированной изображением, которое вы хотите идентифицировать.

Обнаружение лица

Обнаружение лица позволяет определить местоположение лиц внутри изображения. Библиотека вернет координаты изображений на изображении, поэтому вы можете использовать эти координаты для рисования квадратов на изображениях. Точно так же, как инструмент распознавания лиц, команда напечатает путь к изображению в каталоге предоставленного, за которым следуют координаты в качестве суффикса, например:

face_detection ./celebrities/

Это сгенерирует следующий вывод:

Как видите, вы можете получить координаты идентифицированных лиц на изображении после первой запятой строки. Вы также можете использовать его со своим кодом:

import face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("Ryan Reynolds.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# [(98, 469, 284, 283)]
print(face_locations)

Детектор лица на основе CNN от dlib

Если вы занимаетесь какой-либо обработкой изображений, компьютерным зрением или машинным обучением, высоки шансы, что вы могли встретить / использовать dlib где-нибудь в вашем путешествии.

По словам Длибастраница GitHubДлиб этоинструментарий для создания реальных приложений машинного обучения и анализа данных на C ++.Хотя библиотека изначально написана на C ++, она имеет хорошие и простые в использовании привязки Python.

Я в основном использовал dlib дляраспознавание лица такжеобнаружение лицевого ориентира, Фронтальный детектор лица в dlib работает очень хорошо. Это просто и просто работает из коробки.

Этот детектор основан нагистограмма ориентированных градиентов (HOG)а такжелинейный свм. (Объяснение того, как работает этот детектор, выходит за рамки этого поста в блоге. Возможно, это тема для обсуждения на следующий день)

Хотя детектор лица на основе HOG + SVM существует уже некоторое время и собрал большое количество пользователей, я не уверен, кто из нас заметил детектор лица на основе CNN (Convolutional Neural Network), доступный в dlib. Честно говоря, нет. Я случайно наткнулся на это, просматривая dlib-репозиторий github.

Ну, вот о чем этот пост. Попытка выяснить ответы на вышеуказанные вопросы.

Начиная

Давайте начнем с импорта необходимых пакетов. Если вы не установили эти пакеты, вы можете установить их, введя приведенную ниже команду в Терминале.

pip install opencv-python dlib argparse time

(argparse и время, скорее всего, будут предустановлены с Python)

Если вы не используете виртуальную среду для Python, я настоятельно рекомендую начать использовать ее. Вы можете проверить мой предыдущийпослеесли вам нужна отправная точка.

Аргументы командной строки

Этот скрипт требует двух аргументов командной строки.

входное изображение
модели весов

Вы можете получить файл весов модели, набрав следующую команду в Терминале.

wget http://arunponnusamy.com/files/mmod_human_face_detector.dat

По умолчанию код ищет файл модели в текущем каталоге, если вы не указали какой-либо конкретный путь.

Например, вы можете запустить, набрав

python cnn-face-detector-dlib.py -i input.jpg

(Это будет работать, если обаinput.jpgа такжефайл весов моделинаходятся в текущем каталоге так же, как скрипт Python)

Или вы можете запустить, набрав,

python cnn-face-detector-dlib.py -i <path-to-image-input> -w <path-to-weights-file>

(python cnn-face-detector-dlib.py -i ~ / Downloads / input.jpg -w ~ / Downloads / mmod_human_face_detector.dat)

(Я предполагаю, что у вас установлена последняя версия Python. Должно быть 3.0+)

инициализация

Прочитайте предоставленное входное изображение и проверьте его типНикто.Если это так, выведите сообщение об ошибке и выйдите из программы.

Инициализируйте детекторы лиц на основе HOG и CNN, которые мы будем применять к входному изображению.

Для основанного на HOG нам не нужно предоставлять какой-либо файл для инициализации. Он встроен в dlib. Достаточно просто вызвать метод.

Для основанного на CNN нам нужно предоставить файл весов для инициализации.

Применение распознавания лица HOG

Давайте применим детектор на входное изображение.

faces_hog = hog_face_detector(image, 1)

1 — это количество раз, когда оно должно повышать частоту изображения. По умолчанию 1 работает в большинстве случаев. (Повышение частоты дискретизации помогает обнаружить меньшие лица)

time.time()может использоваться для измерения времени выполнения в секундах.

Как только обнаружение сделано, мы можем зациклить обнаруженное лицо (лица). Чтобы нарисовать прямоугольник над обнаруженными лицами, нам нужно указать (x, y) — левый верхний угол и (x + w, y + h) — правый нижний угол OpenCV.

Формат прямоугольника в dlib и OpenCV немного отличается. Мы можем использоватьskimageздесь, чтобы непосредственно наложить объект прямоугольника dlib на изображение. Но знакомство с преобразованием между dlib и OpenCV будет полезно, когда мы обрабатываем видео в реальном времени с OpenCV

cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)

Приведенная выше линия нарисует прямоугольник на обнаруженном лице на входном изображении. (0,255,0) представляет цвет коробки вBGRпорядок (зеленый в этом случае). 2 представляеттолщиналинии.

Применение обнаружения лица CNN

Процесс почти такой же, как предыдущий детектор, за исключением того, что детектор возвращает прямоугольный объект. Давайте использовать красный цвет для лиц, обнаруженных CNN, чтобы отличить их от HOG.

Показать результаты

Чтобы отличить детекторы от детекторов HOG и CNN, давайте напишем, какой цвет и какой цвет в верхнем правом углу изображения.

cv2.imshow()будет отображать выходное изображение при запуске сценария.

cv2.waitKey()указывает, как долго окно дисплея должно ждать до закрытия. Напримерcv2.waitKey(500)отобразит окно для500 мс (0,5 с).Если вы не передадите номер, он будет ждать, пока вы не нажмете какую-либо клавишу.

cv2.imwrite()сохранит выходное изображение на диск.

Хорошей практикой является отпускание всех окон после завершения работы с дисплеем.

Полный код доступенВот,

Время исполнения

Чтобы дать вам представление о времени выполнения, для изображения 620×420,HOGзанимает около0,2 секундыв то время какCNNзанимает около3,3 секундына процессоре (Intel i5 Двухъядерный 1,8 ГГц).

Время выполнения на процессоре (в секундах)

Точное число может варьироваться в зависимости от настроек оборудования и размера изображения. Суть в том, что HOG занимает меньше секунды, тогда как CNN занимает несколько секунд на процессоре.

Обнаружение лиц под нечетными углами

Здесь важная часть.

Может ли детектор на основе CNN обнаруживать лица под нечетными углами (считайте не фронтальными), которые детектор на основе HOG может не обнаружить?

Ну, ответ «почти». (Я не проверял это строго, чтобы дать уверенныйда».Но, насколько я тестировал, он работает очень хорошо для нефронтальных изображений).

Давайте посмотрим на некоторые примеры, когда детектор на основе HOG не работает, но CNN может его обнаружить.

И список продолжается.

Это не означает, что детектор на основе HOG вообще не работает для нефронтальных изображений. На самом деле он обнаруживает некоторые нефронтальные изображения, такие как ниже.

Все изображения выше взяты из Google Images. Я не владею авторским правом.

Резюме

В этом посте мы рассмотрели менее известный детектор лица на основе CNN от dlib и сравнили результаты с широко используемым детектором лица на основе HOG + SVM.

Мы заметили, что детектор на основе CNN действительно хорошо работает для нефронтальных граней под нечетными углами, где борется детектор на основе HOG.

К сожалению, детектор на основе CNN имеет большой вычислительный объем и в настоящее время не подходит для видео в реальном времени. Если вы заметили вызов функции детектора (dlib.cnn_face_detection_model_v1()) в нем говорится v1, который является версией 1. Это означает, что существует высокая вероятность того, что автор может придумать следующую версию, которая имеет меньший вес и может быть использована для приложений реального времени.

Будем надеяться на облегченную версию в следующем выпуске dlib.

Что же, пока это все. Не стесняйтесь поделиться своими мыслями в комментариях ниже, или вы можете обратиться ко мне в твиттере по адресу@ponnusamy_arun,

Если вы нашли этот пост интересным, вы можетеподписыватьсяк моемублогполучать уведомления о появлении новых сообщений. (Не волнуйтесь, я публикую только один или два сообщения в месяц)

Приветствия.

Обновить :

Если вы беспокоитесь о производительности в режиме реального времени, проверьте детектор лица, доступный вcvlib, Он обнаруживает лица под (почти) всеми углами и способен обрабатывать ввод в реальном времени

Оригинальная статья

Создаем эффект змеиных глаз при помощи Python

import argparse

import cv2

from imutils.video import VideoStream

from imutils import face_utils, translate, resize

import time

import dlib

import numpy as np

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument(«-predictor», required=True, help=»path to predictor»)

args = parser.parse_args()

print(«starting program.»)

print(«‘s’ starts drawing eyes.»)

print(«‘r’ to toggle recording image, and ‘q’ to quit»)

vs = VideoStream().start()

time.sleep(1.5)

# эта часть обнаруживает наше лицо

detector = dlib. get_frontal_face_detector()

# эта определяет расположение нашего лица

predictor = dlib.shape_predictor(args.predictor)

recording = False

counter = 0

class EyeList(object):

def __init__(self, length):

self.length = length

self.eyes = []

def push(self, newcoords):

if len(self.eyes) < self.length:

self.eyes.append(newcoords)

else:

self.eyes.pop(0)

self.eyes.append(newcoords)

def clear(self):

self.eyes = []

# начинает от 10 предыдущих позиций глаз

eyelist = EyeList(10)

eyeSnake = False

# получаем первый кадр вне цикла, так что мы можем увидеть как

# вебкамера изменила свое расширение, которое теперь составляет w / np.shape

frame = vs.read()

frame = resize(frame, width=800)

eyelayer = np.zeros(frame.shape, dtype=’uint8′)

eyemask = eyelayer. copy()

eyemask = cv2.cvtColor(eyemask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

translated = np.zeros(frame.shape, dtype=’uint8′)

translated_mask = eyemask.copy()

while True:

# получаем кадр из камеры, уменьшаем размер

frame = vs.read()

frame = resize(frame, width=800)

# заливаем наши маски и кадры 0 (черный цвет) в каждом цикле рисования

eyelayer.fill(0)

eyemask.fill(0)

translated.fill(0)

translated_mask.fill(0)

# детектор ждет серые изображения

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

rects = detector(gray, 0)

# для случая запуска цикла eyesnake (нажмите «s» во время работы для активации)

if eyeSnake:

for rect in rects:

# предсказатель это наша модель из 68 точек, которую мы загрузили

shape = predictor(gray, rect)

shape = face_utils.shape_to_np(shape)

# наша модель dlib возвращает 68 точек, которые формируют лицо.

# левый глаз расположен между 36й и 42й точками.

# правый глаз – между 42й и 48й точками.

leftEye = shape[36:42]

rightEye = shape[42:48]

# заливаем маску в форме наших глаз

cv2.fillPoly(eyemask, [leftEye], 255)

cv2.fillPoly(eyemask, [rightEye], 255)

# копируем изображение из кадра в eyelayer при помощи этой маски

eyelayer = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=eyemask)

# это мы используем для получения координат х и y для вставки глаз

x, y, w, h = cv2.boundingRect(eyemask)

# добавляем это в наш список

eyelist.push([x, y])

# наконец, рисуем наши глаза в обратном порядке

for i in reversed(eyelist.eyes):

# сначала меняем название eyelayer на eyes

translated1 = translate(eyelayer, i[0] — x, i[1] — y)

# далее, переводим присвоенную маску

translated1_mask = translate(eyemask, i[0] — x, i[1] — y)

# добавляем ее в существующую переведенную маску eyes (не буквально, так как рискуем перегрузить)

translated_mask = np. maximum(translated_mask, translated1_mask)

# вырезаем новую переведенную маску

translated = cv2.bitwise_and(translated, translated, mask=255 — translated1_mask)

# вставляем в только-что указанную позицию глаза

translated += translated1

# вырезаем переведенную маску еще раз

frame = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=255 — translated_mask)

# и вставляем в переведенное изображение глаза

frame += translated

# показ текущего кадра, проверяем, нажал ли пользователь на клавишу

cv2.imshow(«eye glitch», frame)

key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

if recording:

# создаем папку под названием «image_seq», теперь мы можем создавать гифки

# в ffmpeg с последовательными изображениями

cv2.imwrite(«image_seq/%05d.png» % counter, frame)

counter += 1

if key == ord(«q»):

break

if key == ord(«s»):

eyeSnake = not eyeSnake

eyelist. clear()

if key == ord(«r»):

recording = not recording

cv2.destroyAllWindows()

vs.stop()

error failed building wheel for dlib anaconda

error failed building wheel for dlib anaconda

conda install opencv-python Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. In this specific tutorial we are going to install Dlib 19.8 for Python 3.6 (64 bit version). Could anyone please suggest, how this problem can be resolved? How to properly installed dlib. Pastebin is a website where you can store text online for a set period of time. 2.2 Navigate to the download folder at the Anaconda command prompt and run the installation command. Check out the new tutorial How to Build and Install the Latest Version of Dlib on Anaconda on Windows Dlib is a Machine Learning library, primarily written in C++, but has a Python package also. Dlib installing error. Failed building wheel for dlib Running setup. py clean for dlib Failed to bui It is much easy to install. Question: I try to use dlib in Qt project on Windows. Trying to install pythonnet using anaconda 1.97 and python 3.7. Please build it from source and update the architecture to sm_53 in CMakeLists.txt for Jetson Nano. This video shows the solution for the error which occurs during installation of python packages in windows 10. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets. this is my solution to install dlib library in Windows 10. Once the «twisted» module is installed, install tabpy again at Anaconda’s command prompt. cd C:\Users\\Downloads (If the download folder is Downloads) pip install Twisted-20.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl 3. Phone Wallpapers Hd,
Commerce City Curfew,
Youtube To Mpeg-2,
Kent County Parcel Map,
Festered Crossword Clue,
Mesa Blanca Espiritismo,
Cultural Hearth Example,
Tyler Florence Son,
Dahon Boardwalk 6 Speed,
Uni Posca Paint Marker Full Range Bundle Set,
Dog That Looks Like A Leopard,
» />

Aller au contenu principal

win10+python3. 7安装Dlib时出现“failed build wheel for Dlib”问题. 次に、anacondaシェルで次のコマンドを実行します。 conda update conda. conda update anaconda. CloudStack.Ninja is a participant in the Amazon Services LLC Associates Program, an affiliate advertising program designed to provide a means for sites to earn advertising fees by advertising and linking to Amazon.com. File «D:\Programas\Anaconda\envs\Voice DeepFake\lib\site-packages\setuptools_init.py», line 145, in setup return distutils.core.setup(**attrs) python3.6.4にdlib、pickle、tensorflowをインストールをしたいのですがうまくいきません。以前、pythonのバージョン(以前は3.5)が違ういましたが、同じ方法で入ったのでなぜだかよくわかりません。 pip install ****(***は入れたいモジュール名)C:\\ — … Thanks to the work of Davis King (the creator and maintainer of the dlib library) and Mischan Toos-Haus (who is responsible for removing the boost.python dependency), we can … This post is for those readers who want to install OpenCV on Windows for writing Python code only. After issuing command : pip3 install dlib It keeps on building wheel for dlib. Unsupported compiler — pybind11 requires C++11 support! Some people might say that why don’t you just use conda install which is already complied. So! Step 9: Install Dlib’s Python module (Only Anaconda 3) Compiling Python bindings for Dlib from source is non-trivial. 新しい環境 conda create -n env_dlib python=3.6 を作成します環境 conda activate env_dlib をアクティブにする dlib conda install -c conda-forge dlib をインストールします Stack Exchange Network. Sorry for the confusion, I think Conrad was mistaken when he said that dlib was pre-installed — it looks like he’d just previously installed it into his own account. macOS Sierra – 10.12.3 Anaconda3 for OS X Python 3.6 version – 4.3.0 Boost – 1.63.0 dlib – 19.1.0 MacBook Proを新規セットアップ中、pipでdlibをインストールするときにエラーが発生し … 因为需要用到dlib+face_recognition做一些人脸识别的项目，有过编程经验的同学电脑都会事先安装有visual studio，所以不会出现这个问题，如果没有安装visual studio，就会出现“failed build wheel for Dlib… However, many readers have faced problems while installing OpenCV 3 on Windows from source. 环境： win10+64位python3.5+dlib19.4.0 …4.在Anaconda Prompt中用pip installdlib失败，安装程序卡住了，一直不动，Ctrl+c结束后报错”failed building wheel for dlib”，在网上查的时 … In this video we will see how to install the Dlib library for Python 3 on Windows. Build dependencies specified by PEP 518 must be already installed if this option is used.—use-pep517¶ Use PEP 517 for building source distributions (use —no-use-pep517 to force legacy behaviour). Pastebin.com is the number one paste tool since 2002. We choosed this specific version as it’s the latest one (March 2019 the moment I’m writing this post) which has ready binaries for windows. Pythonnet version: 2.3.0; Python version: 3.7; Operating System: Windows 10; Details. . We are skipping that part for now. After downloading I did this in the dlib root: cd examples mkdir build cd build cmake .. -G»Visual Studio 14 2015 Win64″ cmake —build . We already have a post for installing OpenCV 3 on Windows which covers how to install OpenCV3 from source for working with both C++ and Python codes. Сайты из за бугра не помогли, прошу помощи у наших русских богатырей. Environment. Windows10安装dlib失败的几点原因因为学习Python需要，需要安装dlib库，踩了许多个坑，尝试了种种方法，那一片红色的报错依然刺眼，发现问题，寻找问题的根源，终于系统：win10 64位 python 64位安装dlib时出现以下情况： Collecting dlib Using cached dlib-19. 4.0.tar.gz Building wheels for collected packages: dlib 收集DLIB 使用缓存的dlib-19.10.0.tar.gz 为收集的包构建轮子：dlib 为DLIB运行setup.py bdist_车轮…错误 DLIB的建筑车轮出现故障为DLIB运行setup.py clean 未能生成DLIB 安装收集的包：dlib 为dlib运行setup.py安装…错误. Thanks in advance. You have to compile Boost.Python from scratch and configure some environment variables (such as BOOST_ROOT and BOOST_LIBRARYDIR) before you can compile Python module of Dlib. 解决方法. How to Build and Install the Latest Version of Dlib on Anaconda on Windows Dlib is a toolkit for C++ and Python containing machine learning algorithms and tools for creating complex software to solve real world problems. Retrying with flexible solve. Pastebin is a website where you can store text online for a set period of time. 升级一下你的gcc吧 In the last step “pip install dlib”, it is stuck there (It was also happened with the three packages installation commands) like: $ pip install dlib Collecting dlib Using cached dlib-19.4.0.tar.gz Building wheels for collected packages: dlib Running setup. py bdist_wheel for dlib … / … Всем привет, возникает вот такая ошибка при установке dlib. AastaLLL November 5, 2020, 3:05am #3. I waited to ~1hr but it didnt installed and was just showing building wheel for dlib. Modern C++ toolkit containing machine learning algorithms with Python bindings 解决思路. Extra arguments to be supplied to ‘setup.py bdist_wheel’.—no-build-isolation¶ Disable isolation when building a modern source distribution. The latest release of dlib is special. Pastebin.com is the number one paste tool since 2002. The nano however got freezed and wasnt responding so I restarted it but dlib was not installed. Hi, Dlib by default not use the GPU architecture for Jetson. ERROR: Failed building wheel for dlib. Stack Exchange network consists of 176 Q&A communities including Stack Overflow, the largest, most trusted online community for developers to learn, share their knowledge, and build their careers.. Visit Stack Exchange It completely removes the boost.python dependency, making it significantly easier to install across the board on macOS, Ubuntu, and Raspbian. . ERROR: Failed building wheel for dlib Running setup.py clean for dlib Failed to build dlib Installing collected packages: dlib … \Anaconda\envs>conda install opencv-python Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. In this specific tutorial we are going to install Dlib 19.8 for Python 3.6 (64 bit version). Could anyone please suggest, how this problem can be resolved? How to properly installed dlib. Pastebin is a website where you can store text online for a set period of time. 2.2 Navigate to the download folder at the Anaconda command prompt and run the installation command. Check out the new tutorial How to Build and Install the Latest Version of Dlib on Anaconda on Windows Dlib is a Machine Learning library, primarily written in C++, but has a Python package also. Dlib installing error. Failed building wheel for dlib Running setup.py clean for dlib Failed to bui It is much easy to install. Question: I try to use dlib in Qt project on Windows. Trying to install pythonnet using anaconda 1.97 and python 3.7. Please build it from source and update the architecture to sm_53 in CMakeLists.txt for Jetson Nano. This video shows the solution for the error which occurs during installation of python packages in windows 10. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets. this is my solution to install dlib library in Windows 10. Once the «twisted» module is installed, install tabpy again at Anaconda’s command prompt. cd C:\Users\\Downloads (If the download folder is Downloads) pip install Twisted-20.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl 3.

Phone Wallpapers Hd,
Commerce City Curfew,
Youtube To Mpeg-2,
Kent County Parcel Map,
Festered Crossword Clue,
Mesa Blanca Espiritismo,
Cultural Hearth Example,
Tyler Florence Son,
Dahon Boardwalk 6 Speed,
Uni Posca Paint Marker Full Range Bundle Set,
Dog That Looks Like A Leopard,

длб · PyPI

Описание проекта

dlib Библиотека C ++

Dlib — это современный набор инструментов C ++, содержащий алгоритмы машинного обучения и инструменты
для создания сложного программного обеспечения на C ++ для решения реальных проблем. См.
http://dlib.net для получения основной документации по проекту и справочника по API.

СОСТАВЛЕНИЕ ПРИМЕРНЫХ ПРОГРАММ DLIB C ++
Перейдите в папку примеров и введите:
mkdir build; cd build; cmake ..; cmake —build.
Это построит все примеры. Если ваш процессор поддерживает инструкции AVX
, включите их следующим образом:
mkdir build; cd build; cmake .. -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS = 1; cmake —build.
Это заставит некоторые вещи работать быстрее.

КОМПИЛИРОВАНИЕ DLIB Python API
Перед тем, как вы сможете запускать примеры программ Python, вы должны скомпилировать dlib. Введите:
python setup.py install
или введите
python setup.py install —yes USE_AVX_INSTRUCTIONS
, если у вас есть процессор, поддерживающий инструкции AVX, поскольку это ускоряет работу некоторых
вещей.

ЗАПУСК UNIT TEST SUITE
Введите следующее, чтобы скомпилировать и запустить набор модульных тестов dlib:
cd dlib / test
mkdir build
cd build
cmake . .
cmake —build. —config Release
./dtest —runall

Обратите внимание, что в Windows ваш компилятор может поместить тестовый исполняемый файл в подпапку
под названием Release. Если это так, вам нужно перейти в эту папку
перед запуском теста.

Эта библиотека находится под лицензией Boost Software License, которую можно найти
в dlib / LICENSE.текст. Суть лицензии состоит в том, что вы можете использовать
dlib как угодно, даже в коммерческом программном обеспечении с закрытым исходным кодом.

Dlib Спонсоры:
Эта разработка кода была профинансирована Управлением директора National
Intelligence (ODNI), Департамента разведки перспективных исследовательских проектов (IARPA),
через контракт на исследования и разработки IARPA № 2014-14071600010

Скачать файлы

Загрузите файл для своей платформы.Если вы не уверены, что выбрать, узнайте больше об установке пакетов.

Файлы для dlib, версия 18.17.100
Имя файла, размер	Тип файла	Версия Python	Дата загрузки	Хеши
Имя файла, размер dlib-18.17.100-cp27-none-win32.whl (1,4 МБ)	Тип файла Колесо	Версия Python cp27	Дата загрузки 27 сен. 2015	Хеши Вид
Имя файла, размер dlib-18.17.100-cp27-none-win_amd64.whl (1,8 МБ)	Тип файла Колесо	Версия Python cp27	Дата загрузки 29 сен.2015	Хеши Вид
Имя файла, размер dlib-18. 17.100-cp34-none-win32.whl (1,4 МБ)	Тип файла Колесо	Версия Python cp34	Дата загрузки 29 сен.2015	Хеши Вид
Имя файла, размер dlib-18.17.100-cp34-none-win_amd64.whl (1,7 МБ)	Тип файла Колесо	Версия Python cp34	Дата загрузки 29 сен. 2015	Хеши Вид
Имя файла, размер dlib-18.17.100-cp35-none-win32.whl (1,7 МБ)	Тип файла Колесо	Версия Python 3.5	Дата загрузки 29 янв.2016 г.	Хеши Вид
Имя файла, размер dlib-18. 17.100-cp35-none-win_amd64.whl (1,9 МБ)	Тип файла Колесо	Версия Python 3.5	Дата загрузки 29 янв.2016 г.	Хеши Вид
Имя файла, размер dlib-18.17.100.zip (4,4 МБ)	Тип файла Источник	Версия Python Никто	Дата загрузки 29 сен. 2015	Хеши Вид

davisking / dlib: набор инструментов для создания реальных приложений машинного обучения и анализа данных на C ++

Dlib — это современный набор инструментов C ++, содержащий алгоритмы машинного обучения и инструменты для создания сложного программного обеспечения на C ++ для решения реальных проблем.См. Http://dlib.net для получения основной документации по проекту и справочника по API.

Компиляция примеров программ dlib на C ++

Зайдите в папку примеров и введите:

 mkdir build; cd build; cmake ..; cmake --build.

Это построит все примеры.
Если у вас есть процессор, который поддерживает инструкции AVX, включите их следующим образом:

 mkdir build; cd build; cmake .. -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS = 1; cmake --build.

Это заставит некоторые вещи работать быстрее.

Наконец, пользователи Visual Studio обычно должны делать все в 64-битном режиме. По умолчанию Visual Studio 32-битная, как на выходе, так и при собственном исполнении, поэтому вы должны явно указать ей использовать 64-битную версию. Поскольку это уже не 1990-е, вы, вероятно, захотите использовать 64-битные версии. Сделайте это с помощью вызова cmake следующим образом:

 cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -T host = x64

Компиляция ваших собственных программ на C ++, использующих dlib

В папке примеров есть руководство по CMake, в котором рассказывается, что делать.На веб-сайте dlib есть также дополнительные инструкции.

В качестве альтернативы, если вы используете диспетчер зависимостей vcpkg, вы можете загрузить и установить dlib с интеграцией CMake с помощью одной команды:

Компиляция dlib Python API

Прежде чем вы сможете запускать примеры программ Python, вы должны скомпилировать dlib. Тип:

Запуск набора модульных тестов

Введите следующее, чтобы скомпилировать и запустить набор модульных тестов dlib:

 cd dlib / test
mkdir build
cd build
cmake. .
cmake --build. --config Release
./dtest - выполнить

Обратите внимание, что в Windows ваш компилятор может поместить исполняемый файл теста во вложенную папку с именем Release . В этом случае вам нужно перейти в эту папку перед запуском теста.

Эта библиотека находится под лицензией Boost Software License, которую можно найти в dlib / LICENSE.txt. Суть лицензии заключается в том, что вы можете использовать dlib как угодно, даже в коммерческом программном обеспечении с закрытым исходным кодом.

dlib спонсоров

Это исследование частично основано на работе, проведенной при поддержке Управления директора национальной разведки (ODNI), Департамента разведки перспективных исследовательских проектов (IARPA) по контракту № 2014-14071600010.Взгляды и выводы, содержащиеся в данном документе, принадлежат авторам и не должны толковаться как обязательно отражающие официальную политику или одобрение, выраженное или подразумеваемое, ODNI, IARPA или правительства США.

Как установить библиотеку dlib для Python в Windows 10 | Сасивут Чайадечи | Аналитика Видхья

Привет! Это мой первый блог (или статья в зависимости от названия) на английском языке . В любом случае, я пишу этот блог, потому что какое-то время сталкивался с проблемой этого пакета.Я пытался найти решение в Google, но не смог найти альтернативы. Так! это мое решение для установки библиотеки dlib в Windows 10.

Некоторые люди могут сказать, почему бы вам просто не использовать conda install, которая уже выполнена. Установить его очень просто. Что ж… Я согласен, и у меня получится. Однако других пакетов, таких как face_recognition , не могли использовать dlib , когда вы использовали conda install . Следовательно, нам нужно использовать pip install .

Подготовка

Перво-наперво, требуются две вещи (действительно нужно!) .

CMake: Это потому, что dlib был разработан на языке программирования C, поэтому для его использования нужна эта программа. Его можно найти по ссылке https://cmake.org/download/. Чтобы обеспечить соответствие вашей операционной системе, в нашем случае это 64-разрядная версия Windows 10.

выбран в качестве используемой операционной системы

Visual studio: Как я упоминал ранее, dlib — это язык программирования на основе C.Еще одна вещь, которая действительно нужна, — это компилятор. Visual Studio можно скачать по ссылке https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/. После завершения установки вам необходимо установить дополнительные пакеты для программирования C, C ++, то есть Пакеты инструментов CMake для Windows

убедитесь, что вы выбрали в красном поле

Примечание

Иногда нам нужно управлять средой Windows PATH для CMake. (Если вы уже добавили во время установки, вы можете пропустить этот раздел).

Чтобы проверить, добавлен ли ПУТЬ уже или нет, вы можете перейти в Переменные среды в Windows, выбрав «Этот компьютер»> «Свойства»> «Дополнительные системные настройки». Затем перейдите на вкладку Advanced и нажмите Environment Variables .

Появится другое окно и нажмите Edit…

Если вы не можете найти путь CMake, вы должны добавить установленный каталог CMake, как показано на рисунке ниже.

Установить

Пока все в порядке.Теперь мы можем установить dlib в нашу среду Python. Прежде всего, вам необходимо установить библиотеку CMake.

 pip install cmake

Затем вы можете установить библиотеку dlib с помощью pip install .

 pip install dlib

После ввода ввода на вашем ноутбуке или настольном компьютере будет запущен компилятор C, C ++. Если у вас есть что-то вроде изображения ниже, все будет в порядке.

C, C ++ используется для компиляции программ! ты получил это!

После всего этого вы получите DILB, установленный на Windows 10, без использования компилятора conda install .

Для дальнейшего обсуждения или кто-нибудь хотел бы связаться со мной. Мы могли бы сделать это через LinkdIn ниже.

Увидимся в следующий раз!

Классы — dlib documentation

Dlib — это в основном библиотека C ++, однако вы можете использовать ряд ее инструментов.
из приложений Python. Эта страница документирует API Python для работы с
эти инструменты dlib. Если вы еще этого не сделали, возможно, вам стоит взглянуть на
сначала приведите примеры программ на Python, прежде чем обращаться к этой ссылке.Эти
Примеры программ — это небольшие мини-уроки по использованию dlib из python. Они
перечислены слева от главной веб-страницы dlib.

дл. apply_cca_transform ( (матрица) m , (sparse_vector) v ) → вектор:

требуется

max_index_plus_one (v) <= m.nr ()

гарантирует

возвращает транс (м) * v
(т. е. умножить m на вектор v и вернуть результат)

класс дл. массив

Этот объект представляет собой одномерный массив чисел с плавающей запятой. Более того, он напрямую связывается с типом C ++ std :: vector .

добавить ( (массив) arg1 , (объект) arg2 ) → Нет

очистить ( (массив) arg1 ) → Нет

расширить ( (массив) arg1 , (object) arg2 ) → Нет

изменить размер ( (массив) arg1 , (int) arg2 ) → Нет

дл. assignment_cost ( (матрица) стоимость , (список) назначение ) → float:

требуется

cost.nr () == cost.nc ()
(т. е. ввод должен быть квадратной матрицей)
для всех действительных i:
- 0 <= assignment [i]

гарантирует

Интерпретирует стоимость как матрицу присвоения затрат.То есть стоимость [i] [j]
представляет собой стоимость присвоения i j.
Интерпретирует назначение как определенный набор назначений. То есть,
i присваивается назначению [i].
возвращает стоимость заданного задания. То есть возвращается
номер:
сумма по i: стоимость [i] [назначение [i]]

дл. cca ( (sparse_vectors) L , (sparse_vectors) R , (int) num_correlations [, (int) extra_rank = 5 [, (int) q = 2 [, (int) q = 2 [, (int) ) регуляризация = 0 ]]]) → cca_outputs:

требуется

число_корреляций> 0
длина (L)> 0
длина (R)> 0
длина (L) == длина (R)
регуляризация> = 0
L и R должны быть правильно отсортированными разреженными векторами. Это означает, что они должны перечислить свои
элементы в порядке возрастания индекса и не содержат повторяющихся значений индекса. Вы можете использовать
make_sparse_vector (), чтобы убедиться, что это правда.

гарантирует

Эта функция выполняет канонический корреляционный анализ между векторами
в L и R. То есть он находит две матрицы преобразования, Ltrans и
Rtrans, такие, что векторы-строки в преобразованных матрицах L * Ltrans и
R * Rtrans максимально коррелированы (обратите внимание, что в этих обозначениях мы
интерпретировать L как матрицу с входными векторами в ее строках).Отметим также, что
эта функция пытается найти преобразования, которые производят num_correlations
размерные выходные векторы.
Обратите внимание, что вы можете легко применить преобразование к вектору, используя
apply_cca_transform (). Так например, вот так:
- apply_cca_transform (Ltrans, some_sparse_vector)
возвращает структуру, содержащую матрицы преобразования Ltrans и Rtrans.
а также предполагаемые корреляции между элементами преобразованного
векторов.
Эта функция предполагает, что векторы данных в L и R уже центрированы
(т.е. мы предполагаем, что векторы имеют нулевые средние). Однако во многих случаях это
нормально использовать нецентрированные данные с помощью cca (). Но если это важно для вас
проблема, вы должны центрировать данные перед передачей их в cca ().
Эта функция работает с приближениями пониженного ранга матриц L и R.
Это ускоряет работу с большими матрицами. В частности, мы используем
процедура dlib :: svd_fast () для поиска представлений ввода с уменьшенным рангом
матрицы, вызвав его следующим образом: svd_fast (L, U, D, V, num_correlations + extra_rank, q)
и аналогично для R.Это означает, что вы можете использовать extra_rank и q
аргументы в cca (), чтобы повлиять на точность уменьшенного ранга
приближение. Однако значения по умолчанию должны работать нормально для большинства
проблемы.
Размеры выходных векторов, создаваемых L * # Ltrans или R * # Rtrans, равны
заказывается так, чтобы на первом месте стояли размеры с наибольшей корреляцией.
То есть после применения преобразований, созданных cca (), к набору векторов
вы обнаружите, что измерение 0 имеет самую высокую корреляцию, тогда измерение 1
имеет следующий по величине и так далее.Это также означает, что список предполагаемых
корреляции, возвращаемые cca (), всегда будут перечислены в порядке убывания.
Эта функция выполняет версию канонической корреляции с гребенчатой регрессией.
Анализ, когда регуляризация установлена на значение> 0. В частности, больше
значения указывают на то, что решение должно быть в большей степени регуляризовано. Это может быть
полезно, когда размерность данных больше, чем количество
образцы.
Хорошее обсуждение CCA можно найти в статье «Каноническая корреляция.
Анализ »Дэвида Вининка.В частности, эта функция реализована
используя уравнения 29 и 30 из его статьи. Мы также используем идею проведения CCA.
о приближении пониженного ранга L и R, предложенном Парамвиром С.
Диллон в своей статье «Двухэтапный CCA: новый спектральный метод оценки
векторные модели слов ».

класс дл. cca_outputs

Лтранс

Ртранс

корреляций

дл. chinese_whispers_clustering ( (список) дескрипторов , (с плавающей точкой) порог ) → список:: Принимает список дескрипторов и возвращает список, содержащий метку для каждого дескриптора. Кластеризация выполняется с помощью dlib :: chinese_whispers.

класс дл. cnn_face_detection_model_v1: Этот объект распознает человеческие лица на изображении. Конструктор загружает модель распознавания лиц из файла.Вы можете загрузить предварительно обученную модель с http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2.

класс дл. correlation_tracker

Это инструмент для отслеживания движущихся объектов в видеопотоке. Ты даешь это
ограничивающая рамка объекта в первом кадре и пытается отследить
объект в поле от кадра к кадру.
Этот инструмент является реализацией метода, описанного в следующем документе:

Данелльян, Мартин и др.‘Точная оценка масштаба для надежного визуального
отслеживание ». Труды Британской конференции по машинному зрению BMVC. 2014.

get_position ( (correlation_tracker) arg1 ) → прямоугольник:: возвращает прогнозируемое положение отслеживаемого объекта.

start_track ( (correlation_tracker) arg1 , (объект) изображение , (прямоугольник) bounding_box ) → Нет:

требуется

Изображение
— это numpy ndarray, содержащий 8-битное изображение в оттенках серого или изображение RGB.
bounding_box.is_empty () == false

гарантирует

Этот объект начнет отслеживать объект внутри ограничивающей рамки в
данное изображение. То есть, если вы вызываете update () с последующими видеокадрами
тогда он попытается отслеживать положение объекта внутри bounding_box.
#get_position () == bounding_box

start_track ((correlation_tracker) arg1, (object) image, (прямоугольник) bounding_box) -> None:

требуется

изображение представляет собой numpy ndarray, содержащий либо 8-битное изображение в градациях серого, либо изображение RGB.
bounding_box.is_empty () == false

гарантирует

Этот объект начнет отслеживать объект внутри ограничивающей рамки в
данное изображение. То есть, если вы вызываете update () с последующими видеокадрами
тогда он попытается отслеживать положение объекта внутри bounding_box.
#get_position () == bounding_box

обновление ( (correlation_tracker) arg1 , (объект) изображение ) → float:

требуется

Изображение
— это numpy ndarray, содержащий 8-битное изображение в оттенках серого или изображение RGB.
get_position (). Is_empty () == ложь
(т.е. вы должны начать отслеживание, вызвав start_track ())

гарантирует

выполняет: return update (img, get_position ())

update ((correlation_tracker) arg1, (object) image, (drectangle) guess) -> float:

требуется

изображение представляет собой numpy ndarray, содержащий либо 8-битное изображение в градациях серого, либо изображение RGB.
get_position ().is_empty () == ложь
(т.е. вы должны начать отслеживание, вызвав start_track ())

гарантирует

При поиске объекта в img мы ищем в области вокруг
при условии предположения.
#get_position () == новое прогнозируемое местоположение объекта в img. Этот
местоположение будет копией предположения, которое было переведено и масштабировано
соответственно на основе содержимого img, чтобы он, надеюсь, ограничивает
объект в img.
Возвращает соотношение пикового и бокового лепестков.Это число, которое измеряет, насколько
уверен, что трекер находится внутри #get_position ().
Большие значения указывают на более высокую достоверность.

update ((correlation_tracker) arg1, (object) image, (прямоугольник) предположение) -> float:

требуется

изображение представляет собой numpy ndarray, содержащий либо 8-битное изображение в градациях серого, либо изображение RGB.
get_position (). Is_empty () == ложь
(т.е. вы должны начать отслеживание, вызвав start_track ())

гарантирует

При поиске объекта в img мы ищем в области вокруг
при условии предположения.
#get_position () == новое прогнозируемое местоположение объекта в img. Этот
местоположение будет копией предположения, которое было переведено и масштабировано
соответственно на основе содержимого img, чтобы он, надеюсь, ограничивает
объект в img.
Возвращает соотношение пикового и бокового лепестков. Это число, которое измеряет, насколько
уверен, что трекер находится внутри #get_position ().
Большие значения указывают на более высокую достоверность.

дл. cross_validate_ranking_trainer ( (svm_rank_trainer) trainer , (rank_pairs) образцы , (int) складки ) → _ranking_test: cross_validate_ranking_trainer ((svm_rank_trainer_sparse) трейнер, (sparse_ranking_pairs) образцы, (int) складки) -> _ranking_test

дл. cross_validate_sequence_segmenter ( (vectorss) выборки , (ранжирование) сегментов , (int) свертки [, (segmenter_params) params = , highFeats 902 , highFeats , 902 , потоков = 4 , eps = 0.1 , cache = 40 , без подробностей , C = 100> ]) → segmenter_test: cross_validate_sequence_segmenter ((sparse_vectorss) образцы, (диапазон) сегменты, (int) складки [, (segmenter_params) params = ]) -> segmenter_test

дл. cross_validate_trainer ( (svm_c_trainer_radial_basis) trainer , (векторы) x , (массив) y , (int) складки ) → _binary_test

cross_validate_trainer ((svm_c_trainer_sparse_radial_basis) trainer, (sparse_vectors) x, (array) y, (int) folds) -> _binary_test

cross_validate_trainer ((svm_c_trainer_histogram_intersection) тренер, (векторы) x, (массив) y, (int) складки) -> _binary_test

cross_validate_trainer ((svm_c_trainer_sparse_histogram_intersection) трейнер, (sparse_vectors) x, (array) y, (int) folds) -> _binary_test

cross_validate_trainer ((svm_c_trainer_linear) тренер, (векторы) x, (массив) y, (int) складки) -> _binary_test

cross_validate_trainer ((svm_c_trainer_sparse_linear) trainer, (sparse_vectors) x, (array) y, (int) folds) -> _binary_test

дл. cross_validate_trainer_threaded ( (svm_c_trainer_radial_basis) trainer , (векторы) x , (массив) y , (int) сворачивает , (int) num_18) 9030_threads

cross_validate_trainer_threaded ((svm_c_trainer_sparse_radial_basis) trainer, (sparse_vectors) x, (array) y, (int) folds, (int) num_threads) -> _binary_test

cross_validate_trainer_threaded ((svm_c_trainer_histogram_intersection) trainer, (vectors) x, (array) y, (int) folds, (int) num_threads) -> _binary_test

cross_validate_trainer_threaded ((svm_c_trainer_sparse_histogram_intersection) trainer, (sparse_vectors) x, (array) y, (int) folds, (int) num_threads) -> _binary_test

cross_validate_trainer_threaded ((svm_c_trainer_linear) trainer, (векторы) x, (array) y, (int) folds, (int) num_threads) -> _binary_test

cross_validate_trainer_threaded ((svm_c_trainer_sparse_linear) trainer, (sparse_vectors) x, (array) y, (int) folds, (int) num_threads) -> _binary_test

дл. точка ( (вектор) arg1 , (вектор) arg2 ) → float:: Вычислить скалярное произведение между двумя плотными векторами-столбцами.

класс дл. прямоугольник

Этот объект представляет прямоугольную область изображения с координатами с плавающей запятой.

area ( (прямоугольник) arg1 ) → float

снизу ( (прямоугольник) arg1 ) → поплавок

центр ( (прямоугольник) arg1 ) → точка

содержит ( (прямоугольник) arg1 , (точка) точка ) → bool

содержит ((прямоугольник) arg1, (int) x, (int) y) -> bool

содержит ((прямоугольник) arg1, (прямоугольник) прямоугольник) -> bool

dcenter ( (прямоугольник) arg1 ) → точка

высота ( (прямоугольник) arg1 ) → поплавок

пересечь ( (прямоугольник) arg1 , (прямоугольник) прямоугольник ) → прямоугольник

is_empty ( (прямоугольник) arg1 ) → bool

слева ( (прямоугольник) arg1 ) → float

правый ( (прямоугольник) arg1 ) → поплавок

верх ( (прямоугольник) arg1 ) → float

ширина ( (прямоугольник) arg1 ) → float

класс дл. face_recognition_model_v1

Этот объект отображает человеческие лица в векторы 128D, где изображения одного и того же человека отображаются рядом друг с другом, а изображения разных людей отображаются далеко друг от друга. Конструктор загружает модель распознавания лиц из файла. Файл модели доступен здесь: http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2

compute_face_descriptor ( (face_recognition_model_v1) arg1 , (object) img , (full_object_detection) face [, (int) num_jitters = 0 ]) → vector:

Берет изображение и объект full_object_detection, который ссылается на лицо на этом изображении, и преобразует его в дескриптор лица 128D.Если num_jitters> 1, то каждое лицо будет случайным образом дрожать немного num_jitters раз, каждое проходит через проекцию 128D, а среднее значение используется в качестве дескриптора лица.

compute_face_descriptor ((face_recognition_model_v1) arg1, (object) img, (full_object_detections) faces [, (int) num_jitters = 0]) -> векторы:: Берет изображение и массив full_object_detections, которые ссылаются на лица на этом изображении, и преобразует их в дескрипторы лиц 128D. Если num_jitters> 1, то каждое лицо будет случайным образом дрожать немного num_jitters раз, каждое проходит через проекцию 128D, а среднее значение используется в качестве дескриптора лица.

класс дл. fhog_object_detector

Этот объект представляет собой детектор объекта на основе гистограммы ориентированных градиентов со скользящим окном.

запустить ( (fhog_object_detector) arg1 , (object) image [, (int) upsample_num_times = 0 [, (float) adjust_threshold = 0.0 ]]) → кортеж:

требуется

изображение представляет собой numpy ndarray, содержащий либо 8-битную шкалу серого, либо RGB
изображение.
upsample_num_times> = 0

гарантирует

Эта функция запускает детектор объекта на входном изображении и возвращает
кортеж из (список обнаружений, список оценок, список weight_indices).
Повышает частоту дискретизации изображения upsample_num_times перед запуском основного
детектор.

статический run_multiple ( (список) детекторы , (объект) изображение [, (int) upsample_num_times = 0 [, (float) adjust_threshold = 0.0 ]]) → кортеж:

требуется

детекторов — список детекторов.

Изображение

представляет собой numpy ndarray, содержащий 8-битную шкалу серого или RGB
изображение.
upsample_num_times> = 0

гарантирует

Эта функция запускает список детекторов объектов сразу на входном изображении и возвращает
кортеж из (список обнаружений, список оценок, список weight_indices).
Повышает частоту дискретизации изображения upsample_num_times перед запуском основного
детектор.

сохранить ( (fhog_object_detector) arg1 , (str) Detector_output_filename ) → None:: Сохраните simple_object_detector по указанному пути.

дл. find_candidate_object_locations ( (объект) изображение , (список) rects [, (кортеж) kval = (50 , 200 , 3) [, (int) min_size = 20 [, (int) max_merging_iterations = 50 ]]]) → Нет:

Возвращает найденные объекты-кандидаты.
требуется

image == объект изображения, который является numpy ndarray
длина (квалл) == 3
квал должно быть кортежем, определяющим диапазон используемых значений k.В
в частности, он должен иметь форму (начало, конец, число), где число> 0.

гарантирует

Эта функция принимает входное изображение и генерирует набор кандидатов
прямоугольники, которые должны ограничивать любые объекты на изображении. Оно делает
это путем запуска версии процедуры segment_image () для изображения и
затем сообщает о прямоугольниках, содержащих каждый из сегментов, а также о прямоугольниках
содержащие объединения смежных сегментов. Основная идея описана в
бумага:
Сегментация как выборочный поиск для распознавания объектов по Коэн Э.А. ван де Санде и др.
Обратите внимание, что эта функция немного отличается от того, что описано в документе.
Подробности смотрите в коде.
Базовая сегментация выполняется квал [2] раз, каждый раз с параметром k
(см. segment_image () и статью Felzenszwalb для получения подробной информации о k), установленной на другой
значение из диапазона чисел, линейно разнесенных от квалов [0] до квалов [1].
При выполнении основных сегментов перед объединением блоков мы отбрасываем все
прямоугольники с площадью
Имеются раунды max_merging_iterations слияния соседних больших двоичных объектов.
Следовательно, этот параметр влияет на количество выходных прямоугольников.
вы получите, с большими значениями параметра, дающими больше прямоугольников вывода.
Эта функция добавляет прямоугольники вывода в #rects. Это означает, что любой
прямоугольники в прямоугольниках до того, как эта функция была вызвана, все еще будут там
после его завершения. Обратите внимание, что #rects не будет содержать дубликатов
прямоугольники. То есть для всех действительных i и j, где i! = J, будет истинно
что:

класс дл. full_object_detection

Этот объект представляет местоположение объекта на изображении вместе с положением каждой из его составных частей.

число_частей: Количество частей объекта.

часть ( (full_object_detection) arg1 , (int) idx ) → точка:: Отдельная часть объекта в виде точки dlib.

частей ( (full_object_detection) arg1 ) → points:: Вектор точек dlib, представляющих все части.

прямо: Ограничивающая рамка нижележащего детектора.При необходимости детали могут находиться вне коробки.

класс дл. full_object_detections

Массив объектов full_object_detection.

добавить ( (full_object_detections) arg1 , (object) arg2 ) → Нет

очистить ( (full_object_detections) arg1 ) → Нет

расширить ( (full_object_detections) arg1 , (object) arg2 ) → None

изменить размер ( (full_object_detections) arg1 , (int) arg2 ) → Нет

дл. get_frontal_face_detector () → fhog_object_detector:: Возвращает детектор лиц по умолчанию

дл. hit_enter_to_continue () → Нет:: Просит пользователя нажать Enter, чтобы продолжить, и делает паузу, пока он это не сделает.

класс дл. image_window

Это окно графического интерфейса пользователя, способное отображать изображения на экране.

add_overlay ( (image_window) arg1 , (прямоугольники) прямоугольники [, (rgb_pixel) color = rgb_pixel (ÿ ,

016

`Python1 с использованием распознавания нескольких лиц)`

Эта статья направлена на быстрое создание программы распознавания лиц на Python, чтобы легко обучить несколько изображений для каждого человека и начать распознавать известные лица на изображении.

В этой статье код использует ageitgey's face_recognition API для Python.Этот API построен с использованием алгоритмов распознавания лиц dlib и позволяет пользователю легко реализовать обнаружение лиц, распознавание лиц и даже отслеживание лиц в реальном времени в ваших проектах или из командной строки.

Установка библиотеки: Сначала убедитесь, что на вашем компьютере установлены необходимые библиотеки.

 pip install face_recognition Scikit-learn dlib docopt

Если вы хотите, чтобы dlib использовал CUDA на графическом процессоре, убедитесь, что CUDA и cuDNN установлены правильно, затем установите dlib с помощью pip.Подробные инструкции по установке на различных платформах см. В Руководстве по установке face_recognition.

Теперь создайте каталог с обучающими изображениями для каждого человека в указанном ниже формате. Убедитесь, что у вас достаточно обучающих изображений (не менее 5 для каждого человека), в противном случае поддержка векторного классификатора (SVC) (который используется в этой программе) дает бессмысленные результаты на очень маленьких наборах данных.

Файловая структура:

face_recognize.ру
test_image.jpg
train_dir /
    person_1 /
        person_1_face-1.jpg
        person_1_face-2.jpg
        .
        .
        person_1_face-n.jpg
    person_2 /
        person_2_face-1.jpg
        person_2_face-2.jpg
        .
        .
        person_2_face-n.jpg
    .
    .
    person_n /
        person_n_face-1.jpg
        person_n_face-2.jpg
        .
        .
        person_n_face-n.jpg

Кодировка лиц: API face_recognition генерирует кодировки лиц для лиц, найденных на изображениях. Кодирование лица - это, по сути, способ представления лица с использованием набора из 128 компьютерных измерений. Два разных изображения одного и того же человека будут иметь одинаковую кодировку, а два разных человека будут иметь совершенно разную кодировку.

После того, как все кодировки лиц сгенерированы, классификатор опорных векторов (SVC) с помощью scikit-learn обучается кодировкам лиц вместе с их метками из всех известных лиц в каталоге обучения.Наконец, API обнаруживает все лица в предоставленном вами тестовом изображении, а обученный SVC предсказывает все известные лица в тестовом изображении.

Код: для распознавания нескольких лиц.

импорт face_recognition

импорт docopt

из sklearn импорт svm

импорт ос

def face_recognize ( dir , test):

кодировок = []

имена = []

если dir [ - 1 ]! = '/' :

директ + = '/'

train_dir = os.listdir ( dir )

для человек в train_dir:

pix = os.listdir ( dir + человек)

для person_img дюйм pix:

face = face_recognition.load_image_file (

дирек + человек + "/" + person_img)

face_bounding_boxes = face_recognition.face_locations (лицо)

if len (face_bounding_boxes) = = 1 :

face_enc = face_recognition.face_encodings (лицо) [ 0 ]

encodings.append (face_enc)

имен. Приложение (человек)

остальное :

print (person + "/" + person_img + "не может использоваться для обучения" )

clf = svm.SVC (гамма = 'шкала' )

clf.fit (кодировки, названия)

test_image = face_recognition.load_image_file (test)

face_locations = face_recognition.face_locations (test_image)

нет = len (face_locations)

печать ( "Количество обнаруженных лиц:" , нет)

печать ( "Найдено:" )

для i в диапазоне (нет):

test_image_enc = face_recognition.face_encodings (test_image) [i]

имя = clf.predict ([test_image_enc])

печать ( * название)

деф основной ():

аргументы = docopt.docopt (__ doc__)

train_dir = args [ "--train_dir" ]

test_image = args [ "--test_image" ]

face_recognize (train_dir, test_image)

, если __name__ = = «__main__» :

основной ()

Как запустить на терминале:

python face_recognize.py -d каталог_поезда -i test_image.jpg

Выход:

`кодов интереса | Глубокое обучение стало веселым: установка Dlib на Anaconda Python в Windows`

Обновление - 16 декабря 2019 г. : теперь есть более простой способ установить Dlib из официального пакета pip. Ознакомьтесь с новым руководством Как собрать и установить последнюю версию Dlib в Anaconda в Windows

Dlib - это библиотека машинного обучения, в основном написанная на C ++, но также имеющая пакет Python.Он имеет множество полезных и оптимизированных алгоритмов, полезных для машинного обучения, линейной алгебры, структур данных, обработки изображений и многого другого, доступного прямо из коробки.

"Dlib - это современный набор инструментов C ++, содержащий алгоритмы машинного обучения и инструменты для создания сложного программного обеспечения на C ++ для решения реальных проблем. Он используется как в промышленности, так и в академических кругах в широком диапазоне областей, включая робототехнику, встроенные устройства, мобильные телефоны и высокопроизводительные вычислительные среды.Лицензирование открытого исходного кода Dlib позволяет вам использовать его в любом приложении бесплатно »- dlib.net

Одна из самых популярных функций в Dlib - определение ориентиров на лице. Установка Dlib поставляется с предварительно обученной моделью предсказателя формы с именем shape_predictor_68_face_landmarks.dat, которая, как следует из названия, обучена обнаруживать 68 ключевых точек лица, включая глаза, брови, рот, нос, контур лица и т. Д.

Обнаружение лицевых ориентиров по Длибу в действии

(Не забудьте разархивировать.bz2, как только вы его загрузите)

Конечно, Dlib может не только определять ориентиры лица. Я надеюсь познакомиться с некоторыми интересными функциями Dlib в следующих статьях.

Но сначала нам нужно его установить.

Домашняя страница Dlib предлагает использовать pip для установки интерфейса Python Dlib,

  pip install dlib

Но в нем четко не говорится о зависимостях, необходимых для его установки. Вам потребуется установить CMake с компилятором C ++ для установки пакета python.

Теперь это, вероятно, не проблема для Linux - просто установите пакеты CMake и GCC, и все готово.

В Windows, однако, другая история.

Я несколько раз пытался заставить компиляцию работать. Моя первая попытка заключалась в использовании двоичных файлов CMake Windows с MinGW для компиляции C ++. Но, к сожалению, мне не удалось заставить его работать с MinGW.

(позже я обнаружил, что могу заставить работать pip install, установив Visual Studio с CMake.Подробнее об этом позже)

После нескольких попыток я подумал проверить, есть ли какие-нибудь пакеты Anaconda для Dlib. Хотя официальных пакетов Dlib conda не было, я смог найти предварительно собранный двоичный пакет Windows для Dlib на Anaconda.org от conda-forge . Вы можете проверить это здесь: https://anaconda.org/conda-forge/dlib Вы можете установить пакет conda-forge Dlib, запустив

  conda install -c conda-forge dlib

Conda-forge позаботился о разрешении всех конфликтов зависимостей, поэтому у меня не было проблем с установкой.У них есть готовые двоичные файлы для Windows, Linux и Mac OS, а также Python 2.7–3.8. Текущий пакет (на момент написания) основан на Dlib v19.19 .

Если вам действительно нужна последняя версия, вы можете получить работающую pip install, используя Visual Studio в качестве компилятора C ++ в сочетании с CMake в Windows. Ознакомьтесь с руководством здесь: Как собрать и установить последнюю версию Dlib на Anaconda в Windows.

Dlib имеет множество замечательных функций. Как только вы немного познакомитесь с внутренним устройством интерфейса Dlib Python, он может быть достаточно гибким, чтобы его можно было комбинировать с другими библиотеками, такими как OpenCV.Зайдите сюда, чтобы увидеть мой урок о том, как объединить Dlib Face Landmark Detection с OpenCV.

Связанные сообщения: Как собрать и установить последнюю версию Dlib в Anaconda в Windows Получение Dlib Face Landmark Detection, работающего с OpenCV Извлечение отдельных черт лица из Dlib Face Landmarks

Ссылки по теме: http://dlib.net/ https://anaconda.org/conda-forge/dlib

Build Deeper: путь к глубокому обучению

Изучите новейшие технологии искусственного интеллекта наиболее практичным способом: познакомившись с Python, TensorFlow, Keras и OpenCV.Пойдите немного глубже ...

Получите копию прямо сейчас!

`Как установить Dlib для Python 3 в Windows`

В этом видео мы увидим, как установить библиотеку Dlib для Python 3 в Windows.

В этом конкретном руководстве мы собираемся установить Dlib 19.8 для Python 3.6 (64-разрядная версия). Мы выбрали именно эту версию, поскольку она самая последняя (март 2019 года, когда я пишу этот пост), в которой есть готовые двоичные файлы для Windows. Другими словами, это тот, который действительно легко установить.

На этом веб-сайте вы найдете все доступные на данный момент двоичные файлы: https://pypi.org/simple/dlib/

Если у вас еще не установлены Python и Opencv, сначала выполните установку Python и Opencv, следуя этому руководству.

`Установите Dlib для Python 3.6:`

Python 3.6 (64-разрядная версия) должен быть уже установлен .
Запустить командную строку Windows . Вы можете ввести в строке поиска «CMD». Не забудьте щелкнуть правой кнопкой мыши, а затем «Запустить от имени администратора» , иначе у вас может не быть разрешения на установку библиотеки.
Введите в командной строке команду : python -m pip install https://files. No related posts.

Апрель 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26	27	28
29	30

Dlib python: Face recognition. Python, DLIB — Моделирование и распознавание 2D/3D образов. (Modeling and recognition of 2D/3D images)

Face recognition. Python, DLIB — Моделирование и распознавание 2D/3D образов. (Modeling and recognition of 2D/3D images)

установка dlib на Windows 10

15 ответов

Установите Dlib из .whl

Установите Dlib из исходного кода (если вышеприведенное решение не работает)

Похожие вопросы:

Как установить и использовать библиотеку распознавания и обнаружения лиц python в Ubuntu 16.04

Требования

Python 3

CMake

1. Установите и скомпилируйте dlib

2. Установите привязку Python для dlib

3. Установите библиотеку распознавания лиц

Заметка

4. Как использовать

Распознавание лица

Обнаружение лица

Детектор лица на основе CNN от dlib

Начиная

Аргументы командной строки

инициализация

Применение распознавания лица HOG

Применение обнаружения лица CNN

Показать результаты

Время исполнения

Обнаружение лиц под нечетными углами

Резюме

Обновить :

Создаем эффект змеиных глаз при помощи Python

error failed building wheel for dlib anaconda

длб · PyPI

Описание проекта

Скачать файлы

davisking / dlib: набор инструментов для создания реальных приложений машинного обучения и анализа данных на C ++

Компиляция примеров программ dlib на C ++

Компиляция ваших собственных программ на C ++, использующих dlib

Компиляция dlib Python API

Запуск набора модульных тестов

dlib спонсоров

Как установить библиотеку dlib для Python в Windows 10 | Сасивут Чайадечи | Аналитика Видхья

Подготовка

Примечание

Установить

Классы — dlib documentation

Python1 с использованием распознавания нескольких лиц)

кодов интереса | Глубокое обучение стало веселым: установка Dlib на Anaconda Python в Windows

Как установить Dlib для Python 3 в Windows

Установите Dlib для Python 3.6:

Добавить комментарий Отменить ответ

`Python1 с использованием распознавания нескольких лиц)`

`кодов интереса | Глубокое обучение стало веселым: установка Dlib на Anaconda Python в Windows`

`Как установить Dlib для Python 3 в Windows`

`Установите Dlib для Python 3.6:`

`Добавить комментарий Отменить ответ`