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Mac: 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：

face_recognitionのインストール

chen@Hong-Mac-mini Python % pip3 install face_recognition
Collecting face_recognition
  Downloading face_recognition-1.3.0-py2.py3-none-any.whl (15 kB)
Collecting dlib>=19.7
  Downloading dlib-19.20.0.tar.gz (3.2 MB)
     |████████████████████████████████| 3.2 MB 2.0 MB/s
Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python3.8/site-packages (from face_recognition) (1.19.0)
Collecting Click>=6.0
  Downloading click-7.1.2-py2.py3-none-any.whl (82 kB)
     |████████████████████████████████| 82 kB 1.9 MB/s
Collecting Pillow
  Downloading Pillow-7.2.0-cp38-cp38-macosx_10_10_x86_64.whl (2.2 MB)
     |████████████████████████████████| 2.2 MB 2.3 MB/s
Collecting face-recognition-models>=0.3.0
  Downloading face_recognition_models-0.3.0.tar.gz (100.1 MB)
     |████████████████████████████████| 100.1 MB 2.5 MB/s
Building wheels for collected packages: dlib, face-recognition-models
  Building wheel for dlib (setup.py) … \
……
  Building wheel for dlib (setup.py) … done
  Created wheel for dlib: filename=dlib-19.20.0-cp38-cp38-macosx_10_15_x86_64.whl size=3299491 sha256=31ff56825fb1b8cf9324b6ec04f75119441a626a0484058e0d6aaca48f2be168
  Stored in directory: /Users/chen/Library/Caches/pip/wheels/a5/82/2c/2d2ccc604e2c2e35994b89a173d922331f1c6e1af9320a7602
  Building wheel for face-recognition-models (setup.py) … done
  Created wheel for face-recognition-models: filename=face_recognition_models-0.3.0-py2.py3-none-any.whl size=100566172 sha256=05dade1c471823874bf848e4eeb13166a20b569d238fbb97f1c918a58ebf7d19
  Stored in directory: /Users/chen/Library/Caches/pip/wheels/b4/4b/8f/751e99d45f089bdf366a7d3e5066db3c2b84a62e4377f534d7
Successfully built dlib face-recognition-models
Installing collected packages: dlib, Click, Pillow, face-recognition-models, face-recognition
Successfully installed Click-7.1.2 Pillow-7.2.0 dlib-19.20.0 face-recognition-1.3.0 face-recognition-models-0.3.0
chen@Hong-Mac-mini Python %

コマンドラインで試す

face_recognitionをインストールすると、2つのシンプルなコマンドラインがついてきます。

  • face_recognition – 画像もしくはフォルダの中の複数の画像から顔を認識します
  • face_detection – 画像もしくはフォルダの中の複数の画像から顔を検出します
Githubにサンプル写真はあるので、丸ごと取り込む
chen@Hong-Mac-mini Python % git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
Cloning into ‘face_recognition’…
remote: Enumerating objects: 874, done.
remote: Total 874 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 874
Receiving objects: 100% (874/874), 101.46 MiB | 2.02 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (506/506), done.
chen@Hong-Mac-mini Python %
画像フォルダとサンプル写真の用意
  1. ./pictures_of_people_i_know/   —- 知っている人の画像を入れたフォルダ
    1. obama.jpg
    2. biden.jpg
  2. ./unknown_pictures/  —- 特定したい画像のフォルダ
    1. two_people.jpg
識別してみる
chen@Hong-Mac-mini Python % face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/
./unknown_pictures/two_people.jpg,biden
./unknown_pictures/two_people.jpg,obama
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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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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