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Win: face_recognition

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次のビデオを見ながら、数ヶ月の悩むのタネ、顔認識の課題は一気に吹き飛ばすの気がする。
https://www.youtube.com/watch?v=QSTnwsZj2yc
参考サイト：

しかし

环境配置

  • Python 3.3+ or Python 2.7
  • macOS or Linux
  • Windows并不是我们官方支持的，但也许也能用

在Windows上安装

虽然本项目官方并不支持Windows，但一些大神们摸索出了在Windows上运行本项目的方法：

使用Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在这个镜像中

 

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Pixel入門とVSCode利用

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古いMacまたはWindowsマシンを持って、最新版OSに対応してない、重くで使い物にならない、または最新版のgcc, VS Codeなどのツールが動作しない場合、Linuxをインストールして、多くのタスクが軽快に実行できるようになるだろう。

特にRaspberry Pi Desktop X86は、学習用Raspberry Piと同じUIを持つ、C言語、Python言語の勉強のみならず、便利な生産性アプリやプログラミング・ツールがバンドルされている。すべてDebianのビルドなので、大量の無料ソフトウェアが利用可能だ。
必要材料：
  1. MacまたはWindowsマシン（古いでもx86 CPUと512MB以上のRAMならOK）。
  2. 容量16G 以上のUSBメモリ(USB 3.0対応が望ましい)一個。
    （PCのSDカードスロットがあり、16G 以上のSD Cardでも可）
（小さいのUSBメモリは付けたままでも邪魔にならない）

メディア作成

公式サイトからISOイメージをダウンロードして、Win32DiskImagerなどを使って、USBやSDにイメージを書き込みます。
ダウンロード先は、こちらからも確認できます。
メディアから起動して、そのまま利用しても良い。起動時の立ち上げは時間がかかるが、利用時特に遅いと感じがない。
ハードディスクにインストールして利用すると、起動時の立ち上げは早くなるが、既存システムを誤って消去する恐れがあるので、十分検討してから行いましょう。

Win32DiskImagerの使い方

Win32DiskImagerを起動します。

フォルダマークのボタンを押して読み込むimgファイルを選択し、その右側のインストール先のドライブを書き込むドライブ(マイクロSDカード等)に変更します。imgファイルと書き込み先ドライブに間違いが無ければWriteをクリックします。

ブート

イメージを書き込んだUSBをPCに差し込んで、電源を投入します。持ちのPCに依りますが、BIOS設定画面を表示するために、[F2]または[ESC]キーを押します。

ラズパイのマークが表示されてブートがはじまります。しばらくすると、見慣れた Raspbian のデスクトップが表示されました。

コンパイラをインストール

Raspberry Pi Desktop X86には、コンパイラ（gcc）すでに含まれているので、特にインストールする必要がない。

VSCodeをインストール

ターミナルから、下記のコマンドでインストールする。
$ sudo su
# . <( wget -O - https://code.headmelted.com/installers/apt.sh )
# exit

これて導入完了。

導入後はメニューから code-oss を選択して起動する。

ソースコードコンパイル

C言語プログラムのファイル名を「hello.c」というファイルを作成します。ファイルの中身は「Hello, World!」という文字列を出力するプログラムです。

hello.cをコンパイルします。

$ gcc hello.c

エラーが表示されなければ、OKです。

プログラムの実行

実行します。

$ ./a.out 
Hello, World

無事に実行できましたね。

画面コピーをとる

ターミナルから、下記のコマンドで画面コピーを取れる。
$ scort -sb

マウスでクリックした窓が、画面コピーを取れて、ホームに保存される。

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Python for Ubuntu

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pyenvの環境構築

pyenvは、複数のPythonのバージョンを管理できるコマンドラインツール、特定バージョンしか正しく動かないて、環境構築に苦労することは、コレて解決！

まず必要なパッケージをインストールする必要。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y git build-essential libssl-dev language-pack-id

pyenvのレポジトリから、ホームディレクトリ下の.pyenvディレクトリにクローン。

$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv

こうすることで、$HOME/.pyenvにレポジトリがクローンされる。

では、次にpyenvに必要な環境変数を設定していきましょう。今後もシェルの起動時に環境変数が設定されるように~/.bash_profileや~/.bashrc * などのシェルの設定ファイルに以下のコマンドで変数定義のコードを追加。

$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc

* シェルの環境がbashではなく、zshであれば~/.zshrcなど環境に合わせて設定ファイルが違うので注意しましょう。

設定ファイルを再読込するためにも、シェルを再起動。

$ exec $SHELL

関連記事

  • http://ups.edu2web.com/2018/10/18/caffe1-install/
  • http://ups.edu2web.com/2018/10/20/tensorflow1-install/
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Caffe(1) install

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画像認識に定評のあるライブラリ・Caffeを使ってみたくなり、caffeを導入してみる。

Caffeとは

CAFFE（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）は、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたディープラーニングのフレームワークである。オープンソースのソフトウェアであり、BSDライセンスの元に公開されている[4]。ソースコードはC++で書かれており、Pythonインターフェイスが存在する[5]。

2017年4月、FacebookはCaffe2を発表した[11]。Caffe2には回帰型ニューラルネットワークなどの新機能が含まれている。2018年3月、Caffe2はPyTorchにマージされた[12]。

(wikipedia)

Caffe導入

Macでのcaffe導入は難しく挫折したので、UbuntuでCaffeを導入。Ubuntuの最新版18.04実機でも挫折した。チュートリアルによくある16.04を探しで導入してみることになる。

クラウドサーバなら、気軽にいろいろバージョンのOSを試せるので、この機にAlibaba Cloudを試す。

Caffeのインストールその１

まず「参考１」を見ながら、インストール

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler git

gitからCaffeのソースをダウンロードします。

$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

いきなりmake

root@jupiter:~# cd caffe/
root@jupiter:~/caffe# make
Makefile:6: *** Makefile.config not found. See Makefile.config.example..  Stop.
root@jupiter:~/caffe# cp Makefile.config.example Makefile.config
設定ファイルがないね。作る。
root@jupiter:~/caffe# make
PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto
CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc
CXX src/caffe/common.cpp
In file included from ./include/caffe/common.hpp:19:0,
                 from src/caffe/common.cpp:7:
./include/caffe/util/device_alternate.hpp:34:23: fatal error: cublas_v2.h: No such file or directory
compilation terminated.
Makefile:591: recipe for target ‘.build_release/src/caffe/common.o’ failed
make: *** [.build_release/src/caffe/common.o] Error 1
root@jupiter:~/caffe#
撃沈！

Caffeのインストールその２

「参考２」を見ながら、再度インストール。

こちらはたくさんのパッケージの追加：
apt update && apt upgrade
apt install -y python python-pip python3-pip python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose python-tk python-yaml
apt install -y build-essential cmake git pkg-config libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libhdf5-dev wget emacs vim gedit sudo
apt install -y –no-install-recommends libboost-all-dev
ここまで順調でしたが、
pip install —-upgrade pip
ここでエラーはたくさんでった！
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/bin/pip", line 9, in <module>
    from pip import main
ImportError: cannot import name main
調べたら、「参考３」から、次の文を予め実行。
(予め alias pip=’python -m pip’)
これて続行できた。
pip install opencv-python scikit-image protobuf easydict cython
途中またエラーで進まない
    —————————————-
Command “python setup.py egg_info” failed with error code 1 in /tmp/pip-install-xUyVVw/ipython/
You are using pip version 18.0, however version 18.1 is available.
You should consider upgrading via the ‘pip install –upgrade pip’ command.
エラーの理由がわからないが、言われた通り再度、
$ pip install –upgrade pip
Looking in indexes: http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple/
Requirement already up-to-date: pip in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (18.0)
You are using pip version 18.0, however version 18.1 is available.
You should consider upgrading via the ‘pip install –upgrade pip’ command.
すでにup-to-date、またconsider upgradingしろうと！何これ？わからん。

Caffeのインストールその３

２回目のインストールエラーを無視して、
Makefile.configを見直し、
「CPU_ONLY　：= 1」のように＃を外してCPUを指定して。
再度makeする。
root@jupiter:~/caffe# vi Makefile.config
root@jupiter:~/caffe# make
CXX src/caffe/common.cpp
CXX src/caffe/net.cpp
src/caffe/net.cpp:9:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
compilation terminated.
Makefile:591: recipe for target ‘.build_release/src/caffe/net.o’ failed
make: *** [.build_release/src/caffe/net.o] Error 1
root@jupiter:~/caffe#
こちらのエラーは、「参考１」に対策があるので、
——————————–
“can’t find hdf5.h”などと言われた場合は、
まずlibhdf5-devをapt-getしたか確認しましょう。
インストールされているのにエラーを吐く場合は、
Makefile.configのINCLUDE_DIRSを修正します。
caffe/Makefile.config
#INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
——————————–
apt install libhdf5-dev
これて再度makeする
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:582: recipe for target ‘.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0’ failed
make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0] Error 1
root@jupiter:~/caffe#
またエラーが出る
こちらのエラーは、同じ「参考１」に対策があるので、
“/usr/bin/ld: -hdf5_hl が見つかりません”と言われたときは、
/usr/lib/x86_64-linux-gnuの中にシンボリックリンクを貼ります。
/usr/lib/x86_64-linux-gnu
$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
$ sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
$ sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
その通りして、ついにコンパイルがエラーなく終了。

RunTest

# make runtest
[———-] 1 test from SolverTest/0, where TypeParam = caffe::CPUDevice<float>
[ RUN      ] SolverTest/0.TestInitTrainTestNets
[       OK ] SolverTest/0.TestInitTrainTestNets (1 ms)
[———-] 1 test from SolverTest/0 (1 ms total)
[———-] Global test environment tear-down
[==========] 1162 tests from 152 test cases ran. (59829 ms total)
[  PASSED  ] 1162 tests.
root@jupiter:~/caffe#
ついに成功

参考

  1. https://qiita.com/toujika/items/1787a4b83826261c88ec — Caffeをインストールしてサンプルを動かすまで
  2. https://qiita.com/yoyoyo_/items/ed723a6e81c1f4046241 — Caffeをインストールしたった
  3. http://icchy.hatenablog.jp/entry/2018/04/17/064443 — pip install –upgrade pip (10.0.0) 後の奇妙な挙動について