on 2021年2月20日
/前の変更箇所 ここから/ The code starts off by importing the libraries we are going to be using. PIL) 2021年1月16日 ... 顔認証のソースコードを解説！（調べるのが面倒くさい人はこれを見ればわかる！） まっきー. とコードを書いたところうまくいきました。何度も質問をしたのにまたもや一方的に終わってしまい、本当にすみません。 for img in known_face_imgs: また何か分からないことがあれば、質問させても大丈夫でしょうか？もし可能であれば、その時にお力を貸していただければ嬉しいです。, 無事解決したようでよかったです。 matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding_to_check) (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) 音声認識プログラムを作るのはなかなか難易度の高いことで、初心者が到底できるものではないと感じがちですよね。しかし、現在では誰でも参入しやすいような環境が登場しました。今回は、初心者がPythonを使って音声認識プログラムを作る方法についてお伝えします。 face_recognition.face_locations(img, model=”hog”). Ubuntu18.04 (GPU環境) と Windows 10 (CPU環境) で確認しました。 ———————————————————————————————- #ファイルから拡張子が ”img” のものを取得する 登録されている1人目の人物はオバマ大統領なので、正解しています。, 内部的には、似ているかどうかの判定は特徴量同士の距離で判定しています。 顔認証の順序としては以下の2段階になっているため、1が上手く行かなかった場合は2でエラーになります。 from PIL import Image for path in [“test1.jpg(変更箇所)”, “known-face_02.jpg”, “known-face_03.jpg”]: #認証する人物の顔の画像を読み込む if i < 0.3: RuntimeError: Unable to open C:\Users\(自分の名前)\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\face_recognition_models\models\shape_predictor_68_face_landmarks.dat 初心者向けにPythonでOpenCVによりカメラの画像を表示する方法について現役エンジニアが解説しています。OpenCVは画像認識のプログラムを作成する際によく使われるライブラリです。WindowsやMacにPythonで使えるようにインストールし、Webカメラからの画像を取り込んで表示させ … Anaconda の導入トラブルや各種ライブラリの導入トラシューを何とかググって突破 Core2DuoのボロPCに入れて最初のCNNでの顔認証は学習で8時間かかりました。（えへっ笑！） 何か月もこのボロPCで実装してきましたが、コロナのお金で（コロナおかげのオカネで）普通のPCを買いまし … pythonによるAIを使った、顔認証アプリを独自に開発してみたくありませんか？ facenetのライブラリを使った顔認証のアプリケーションを実際に開発する方法を紹介します。 若干制度が下がって、顔っぽいところも認識されています。 for(x, y, w, h) in faces: OpenCVで顔認証を行い、顔の画像のみをトリミングして保存する OpenCVでは画像の変換に関するライブラリが非常に揃っています。このライブラリを使用することで、画像編集が苦手な方でも比較的容易 … import matplotlib.pyplot as plt メニューのカテゴリページは改装中. break 一つ、質問なのですが、認証する画像と比べる画像の一部を別の画像に変えた時に Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64. Python 用 Face クライアント ライブラリを使用すると、次のことができます。 Use the Face client library for Python to: 画像内の顔を検出する Detect faces in an image; 似た顔を探す Find similar faces; 人物グループを作成してトレーニングする Create and train a person group また、何かアドバイスがあればアドバイスももらえたらうれしいです。 “hog” (デフォルト) を指定した場合、HOG 特徴量 ベースのモデルになります。 「raspberry pi face_recognition」などのキーワードで検索すると、情報が得られるかもしれません。, さらに返信ありがとうございます。 見つかったのは、以下の2つ。 顔認証するpythonコード. 顔の画像が正規化されていれば、いよいよ狭い意味での顔照合を呼び出すことができます。 EigenFace(固有顔)などを使うアプローチでの顔照合です。 ただし、OpenCVに現時点で実装されているコードだけでは、商用ライブラリのうち高い水準にあるものとは次の範囲で違いが生じる可能性は高 … https://github.com/nekobean/pystyle/tree/master/perform-face-recognition-with-python, 認証対象の画像を変更されたとのことなので、まず `face_recognition.face_locations()` による顔の検出自体は成功しているかどうかを確認してみてください。, > 使用しているものがPCではなく、raspberry pi４でOSがRaspbian10です。 回答よろしくお願いします。, コメントありがとうございます。 Ubuntu の場合、apt で導入できます。, Windows の場合、Visual Studio 及び CMake が必要になると思いますが、具体的な手順は試してないのでわかりません。, 準備ができたら、pip で Face Recognition をインストールします。, face_locations() で読み込んだ顔の画像から、顔の領域を検出します。 二つのコードにエラーが出たのですが、このコードは具体的にはどのような内容のこーどなどでしょうか？ import cv2 for img, loc in zip(known_face_imgs, known_face_locs): tolerance はマッチするかどうかを判定する閾値で、この値を低くするほど判定が厳しくなり、高くするほど判定が緩くなります。, 認証する人物は登録されている1人目の人物とマッチしていると判定されました。 “cnn” を指定した場合、CNN ベースのモデルになります。, CNN のほうが高精度ですが、計算量が多く、CPU で実行した場合は時間がかかってしまいます。GPU が使える PC ではこちらを選択するとよいでしょう。, number_of_times_to_upsample は画像をアップサンプリングする回数です。 距離が近いほど似ていて、遠いほど似ていないといえます。 次回はPython、 Flask、そしてRapidAPIを使って、顔の画像から年齢を推測するアプリを10分で作る方法を公開します。またソースコードも公開するので、ぜひご期待ください！記事に対してのフィード … インストール前に apt で GCC 及び CMake をインストールし、C++ のビルド環境を整えます。, 準備ができたら、pip で Face Recognition をインストールします。, インストール前に Visual Studio 2019 Community と CMake をインストールし、C++ のビルド環境を整えます。, face_locations() で読み込んだ顔の画像から、顔の領域を検出します。 face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”) face_img_to_check, face_loc_to_check また、どのようにすればif文がうまく動くと思われますか？, 度々申し訳ありません。2020年11月16日に再度質問をしたのですが、 face_img_to_check = face_recognition.load_image_file(“img1.jpg”) 返り値は顔の領域を表す (top, right, bottom, left) の tuple の list になっています。, model は検出に使用するモデルを指定します。 img = face_recognition.load_image_file(path) 2. face_recognition.face_encodings(img, loc) で顔の特徴を計算する。, 記事のコードは1枚の画像に顔が1つだけ写っているということを前提としている (画像に顔が写っていない、または顔が2つ以上写っているのはNG) ため、face_recognition.face_locations() の返り値は [(x, y, w, h)] という要素が1つのリストになっている必要があります。特定の画像だけ上手くいかないということはこの段階で失敗している可能性があります。 最後の軽く聞きたいことがあるのですが、マッチングに使う画像ですが、画像サイズは同じサイズだったり、比較的近いサイズでないとダメなのでしょうか？ face_loc_to_check = face_recognition.face_locations(face_img_to_check, model=”cnn”) YOLOやSSDなどディープラーニングのネットワークをいくつか試してきましたが、今回は顔認識のニューラルネットワークであるFaceNetを動かしてみましたので手順を記録しておきます。 FaceNetの概要 FaceNetは2015年にGoogleが発表した顔認証用のニューラルネットワークです。 print(dists) すみませんが、こちらではエラーが再現しないので、具体的な解決方法はわからないです。Windows 10、Python 3.8.3 環境で実行しています。, Stack Overflow にファイルを以下に差し替えると解決したというコメントを見つけたので試してみるといいかもしれません。 顔認証の処理の流れ; 顔認証、マスクをつけたらどうなるの？ 本日は顔認証がどのようにして個別の顔を判別しているのかについて解説したいと思います。 認証にたどり着くまでには3つのステップを踏む必要が有ります。 自分たちはこのコードを基に登校管理システムを作成しているのですが、 known_face_encodings = [] また、pystyleさんの言う通りに変更したら、別のエラーが出ました。 教員→組み込みエンジニアへ転職。 独学で英語・プログラミングを学び、TOEIC355点から935 os. ———————————————————————————————- ある特定の画像でだけエラーが起こるということは、その画像で顔の検出に失敗している可能性があります。 for i in dists: あらまし 顔認識を実際に動かしながら試すことで顔認識がどういうものかを体験します。 実装に使ったのはdlibの畳み込みニューラルネットワークベースの認識器です。 顔認識の必要性 顔認識の必要性については今や説明するまでも […] 今回はRaspberry Piに接続したカメラモジュールで捉えた画像を「OpenCV」と呼ばれる画像認識ライブラリーを用いて人の顔かどうかを判別します。 「OpenCV（Open Source Computer Vision Library、オープンシーブイ）」はオープンソースの画像認識ライブラリ（プログラムの集まり）で、カメラが捉えた画像の解析、パターン認識による物体検出や機械学習のための画像処理など、様々な機能を備えており、Raspberry Piで多く用いられるプログラミング言語Pythonにも対応しています。 今回はRaspberr… ↓ –ここには簡単に書きますが– ソースコード. ***** 【お得なマガジンもあります】 Pythonを利用した、Web APIを学べるコースです。セット割で、3000円ほどお得になります。現在、3本のチュートリアルが利用できます。一からAPIを学びたい人は、こちらのWeb APIコースがおすすめです！ –ここまで– known_face_locs = [] dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、画像から顔がある領域を特定する顔検出を行う方法について紹介します。, インストール時に Face Recognition が利用している dlib のビルドが必要になります。 known_face_imgs.append(img) 再度質問してしまい、失礼します。ご回答よろしくお願いします。, 確認に使用したコード及び画像は以下になります。 Python. face_img_to_check = face_recognition.load_image_file(“test.jpg(変更箇所)”) (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc)にエラーが出ました。 何度も何度もすみませんが、回答よろしくお願いします。, 同じサイズでなくてもよいですが、基本的にはおおよそ同じ大きさの画像一杯に認証対象の顔が大きく写っているという状況が望ましいです。 print('OK') 返信ありがとうございます。 dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、画像から顔がある領域を特定する顔検出を行う方法について紹介します。 Advertisement 環境 当初はshape_predictor_68_face_landmarks.datが上記のディレクトリ内にないのかと思い調べましたが、しっかりと存在してました。 #保存されている人物の顔の画像を読み込む 顔認証システムはオープンソース ( oss ) と切っても切れません。ただし、闇雲に「無料だから」と探し続けても、開発途中で頓挫してしまうことが多いのも事実です。開発コストはどうやって抑えればいいの？ 商用 sdk の利点は？ 簡単に解説します。 のように、コードを少し変更し、実行してみたのですが、 /前の変更箇所 ここまで/ 数値計算ライブラリ NumPy の savetxt と loadtxt を使うことにより、エンコードした顔画像データを csv 形式で保存することができます。 np.savetxt('example.txt', face_encodings, … JavaScriptを使った顔認識システム. CNN を使用する場合、GPU が搭載されていて、適切なバージョンの CUDA/CuDNN がお使いの PC にインストールされていないとエラーになるかもしれません。 https://www.moyashi-koubou.com/blog/python_scratch_send_val_cmd コードをそのままコピーしたら動くのでGPUは搭載されていると思います。 顔認証で取得した画像とフォルダ内の複数画像を見比べて、登校管理をするようなシステムを目指しています。 dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、顔認証を行う方法について紹介します。 顔認証は、予め保存されている個人の顔のデータと認証中の顔の画像とを照合し、その人物が誰であるかを識別する技術です。 スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。 この前のエラーもそれが原因だと個人的に思っています。 if dists < 0.3: Image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) known_face_imgs = [] 画像に対して写っている顔が小さいと上手くいかないかもしれません。, 返信ありがとうございます。何度も何度もご質問本当にすみません。 “cnn” を指定した場合、CNN ベースのモデルになります。, CNN のほうが高精度ですが、計算量が多く、CPU で実行した場合は時間がかかってしまいます。GPU が使える PC ではこちらを選択するとよいでしょう。, 返り値は、顔の特徴量を表す1次元の numpy 配列の list となっています。, 登録されている人物の顔の特徴量 known_face_encodings と認証する人物の顔の特徴量 face_encoding_to_check を compare_faces に渡すことで、登録されている人物の中にマッチする人物がいるかどうかを調べられます。 Open Source Computer Vision Library. 顔認識に必要なライブラリまとめ(cv2. Pythonでは様々な用途のプログラムが作れますが、特に 機械学習とWebが強い ので、機械学習、Web、その他の3つに分けてPythonのおすすめライブラリを紹介していきます。この記事では触りだけ紹介しますが、更に詳しく勉強していきたい人向けに、勉強できるコンテンツへのリンクも用意しました。 pystyleさんのアドバイスや他のサイト、友達たちと話し合ったりしていたら、無事解決しました。質問をしていたのにも関わらず、一方的に終わってしまいすみません。 スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。, コード全体は pystyle/perform-face-recognition-with-python にあります。, インストール時に Face Recognition が利用している dlib のビルドが必要になります。 dists = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding_to_check) Pythonで使えるオープンソースの機械学習ライブラリをまとめています。機械学習、深層学習（ディープラーニング）を実装する上で効率良く実装することができます。多くの企業でも使われているライブラリなので、ぜひ試しに利用してみてください。 それでもpystyleさんのおかげで自分たちが作りたいものに近づくことができました。ありがとうございました。 known_face_encodings.append(encoding), (face_encoding_to_check,) = face_recognition.face_encodings( とエラーが発生しました。 は特徴量をうまく取得することができなかった場合にエラーを出すのでしょうか？, どのようなエラーが出ましたか？ またなにか記事で不明な点がありましたら、お聞きください。, プログラムを参考にしようと思い、丸ごとコピーして実行したところ PaPeRo i 顔認証サービス(NeoFace)用のAPIはアドオンシナリオに静的リンクするC++ライブラリとして提供され、従来の様なJSON形式のメッセージを組立てて送信する形ではなく、NeoFace専用のAPIを呼ぶ方式のため、Pythonアプリから利用することができませんでした。 その場合、`model=”hog”` に変更してください。, pystyle/perform-face-recognition-with-python, Python – 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔検出を行う方法, Python – Windows 上に VS Code で Python の開発環境を構築する方法 (2020年版), https://github.com/nekobean/pystyle/tree/master/perform-face-recognition-with-python, https://stackoverflow.com/questions/55232735/google-colaboratory-unable-to-open-landmarks-dat, Python - 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔認証を行う方法, CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz, CPU: Intel(R) Core(TM) i9-9900K CPU @ 3.60GHz, known_face_locations: face_locations() の返り値 locations を渡します。. で画像を変えて、”cnn”を”hog”に変更したら、 顔認証APIのトップ10のリストもあるので、ぜひ併せて読んでみてください。 次回予告. > (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc)にエラーが出ました。, 手元には Windows と Ubuntu マシンしかないので、ラズパイ固有の環境の問題であれば、すみませんが解決方法はこちらではわからないです。 —–フォルダ内の画像をループ文で読み込む—– for path in files: Pythonはライブラリが豊富でプログラムが書きやすいってよく聞きますよね。実はこの機能あったら便利なんだけどな・・・と思う機能もネットで調べてみると、ライブラリで提供されていることもよくあるのだとか。この記事では、Python初学者向けにおさえておきたいライブラリについてお … https://stackoverflow.com/questions/55232735/google-colaboratory-unable-to-open-landmarks-dat, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, 検出に CNN を使う場合、CUDA 10.1/cudnn7 環境では、`CUDA Runtime API initialization failed.` というエラーが発生して動きませんでした。 files = glob.glob(“*.jpg”) Python; 顔特徴量のエンコード時間について ; 2019年8月24日 ... フォルダにまとめたプリセット顔画像. もしよろしければ、使用している OS とエラー内容を教えてください。 loc = face_recognition.face_locations(img, model=”hog”) import numpy as np face_encodings() も CNN を使う処理だと思うので、顔の検出は問題なく、face_encodings() でエラーになるのだとすると、環境の問題の可能性が高いです。 返り値は顔の領域を表す (top, right, bottom, left) の tuple の list になっています。, model は検出に使用するモデルを指定します。 1. loc = face_recognition.face_locations(img) で画像から顔の位置を検出する。 顔認証はスマートフォンのロック解除や監視システムで利用されています。 顔認証にもPythonを使った機械学習が活用されており、機械学習の分野でも注目を集めています。 できること2：仮想通貨の値動きを予想する. import glob プログレスバーを表示することで、長時間かかるタスクの進捗状況がどの程度完了したの[…], Python の time モジュールは Jupyter Notebook のマジックコマンドで、コードの実行時間を計測する方法について紹介します。[…], 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, 検出に CNN を使う場合、CUDA 10.1/cudnn7 環境では、`CUDA Runtime API initialization failed.` というエラーが発生して動きませんでした。 というコードにエラーが発生してしまいました。この部分は具体的にはどのような処理なのでしょうか。また、何かアドバイスがございましたら、お教えください。何度も何度もすみません。お時間があれば返答よろしくお願いします。, 2020年11月9日 10:28に質問したのですが、おそらく画像から特徴量を取得することができずにエラーが出ていたと思います。問題の画像を消したら無事成功しました。質問しておきながら、本当にすみません。 経緯 個人的な趣味で、顔認識のapiを使いたいなと思い立ちました。 opencvで自前でできないかなーとも思ったのですが、なかなか難しいっぽく、諦めてapiを使うという選択になった次第です。 どこがapiを提供しているのか、以下のリンクがとても参考になりました。 (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) アップサンプリングを行うことで小さい顔も検出できるようになりますが、その分計算量が増えてしまうため、デフォルトの値で検出できない場合は値を2や3に増やしてください。, HOG 特徴量を使ったモデルでは検出できていなかった顔が CNN を使ったモデルでは検出できていることがわかります。, face_landmarks() で画像から鼻、眉毛、唇など顔を認識する上で重要となる以下の部位 (facial landmark) を検出できます。, 返り値は [顔1の情報, 顔2の情報, ...] という list となっています。 顔認証は、予め保存されている個人の顔のデータと認証中の顔の画像とを照合し、その人物が誰であるかを識別する技術です。 known_face_locs.append(loc), face_loc_to_check = face_recognition.face_locations(face_img_to_check, model=”hog”) print( 'OK') loc = face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”)、 —–フォルダ内の画像をループ文で読み込む—– #保存されている人物の顔の画像を読み込む “hog” (デフォルト) を指定した場合、HOG 特徴量 ベースのモデルになります。 CUDA 9/cudnn7 環境では動作したので、動作しない場合は CUDA のバージョンを確認してみてください。, Python – 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔認証を行う方法, Python – concurrent.futures を使った並列化の方法について, Python - 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔検出を行う方法, CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz, number_of_times_to_upsample: アップサンプリングを行う回数, known_face_locations: face_locations() の返り値 locations を渡します。. #認証する人物の顔の画像を読み込む 例えば顔認証は「画像の一部分を切り出して、顔かどうかの判断を少しずつ細かくして判別していく方法」や「写真から特徴点を抜き出してその特徴点が顔の特徴と合致するかで判別する方法」など様々ですが、それらの方法を理解して、抽出のためのアルゴリズムを作成するとなるとそれは初 print(matches) # [True, False, False] (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) dlib をビルドできる環境が整っていない場合、その際に失敗してしまうので、先に C++ のビルド環境及び CMake をインストールします。 dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、顔認証を行う方法について紹介します。 じゃーん。顔認証されました。 faces = cascade.detectMultiScale(image3, scaleFactor=3.0) scaleFactor=3.0の数値が上がると精度があがります。ここを1.1にしてみると. お手数ですが、解決策がありましたらご連絡お願い致します。, コメントありがとうございます。 使用しているものがPCではなく、raspberry pi４でOSがRaspbian10です。 上手くいかない画像で face_recognition.face_locations() の返り値を print() して要素が [(x, y, w, h)] となっているかを確認してみてください。, 返信ありがとうございます。いろいろ質問しておりましたが、pysytleさんのおかげでエラーもなくなりうまくいっています。ありがとうございます。 #顔の画像から顔の領域を検出する import face_recognition おそらく最後になるのですが、特徴量を計算して、その結果を0.〇〇〇〇〇で表示すると思うのですが、この結果を利用して、 face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”) は画像から顔の領域を検出するための処理です。 画像認識aiの中でも顔認識・顔検出技術に注目が集まってます。顔認識と顔検出技術とは一体どのような技術なのでしょうか。本記事では画像認識aiの“顔認識”に絞って機能・精度・価格を比較検証をしてみ … CUDA 9/cudnn7 環境では動作したので、動作しない場合は CUDA のバージョンを確認してみてください。, GPU が利用可能な環境でないと、`model=”cnn”` はエラーとなる可能性があります。 pytorchの顔認証のライブラリで調べると「facenet」というライブラリがgithubにありましたので、これを活用させていただきます。 人の骨格検知などもそうですが、人の体に関するAIは自分では学習させず、すでに学習済みのものをありがたく使わせていただきます。 この距離は face_distance で計算できます。, 公式の Python インタプリタとエディタ Visual Studio Code を使用し、Windows 上に Python の開発環境を作成する[…], Python の time モジュールは Jupyter Notebook のマジックコマンドで、コードの実行時間を計測する方法について紹介します。[…], ディレクトリ内の画像をすべてリサイズしたいといった、あるディレクトリ内のファイルに同じ処理を行いたいというケースに使えるコードを紹介します。[…], プログラムコードを参考にさせていただきました。 ) /今回の変更箇所/ C++のPaPeRo i 顔認証サービスライブラリAPIで省略可の引数の内、以下のAPIのUserName、UserStr1、UserStr2、UserStr3については必須に変更しています。 (1) SendNeofaceRegisterUser() NeoFaceユーザー登録 (2) SendNeofaceUpdateUserInfo() NeoFaceユーザー情報更新 while True: のようなif文を書きたいのですが、"dists"は配列で値が入ってるのですか？ 当方では Ubuntu、GeForce GTX 1080、CUDA 10.1/cudnn7 で動作確認しております。Windows や Mac の場合は試したことがないので、動くかどうかはわからないです。, CNN でなく HOG 特徴量ベースの検出であれば CPU でも動くので、model=”cnn” となっている箇所を model=”hog” に置き換えると動作するかもしれません。, 変更方法 各要素はキーが部位名、値が画像上の座標の list である dict となっています。, concurrent.futures モジュールの ThreadPoolExecutor 及び ProcessPoolExecutor による並列実行[…], tqdm はプログレスバーを表示する Python ライブラリです。 Pythonなら10行程度のコードで顔認識を手軽に実現できる 新サービス「フカメル」開始、深掘り記事を毎週お届け 法人向け 有料会員30日間無料トライアル実施中！ #顔の領域から特徴量を抽出する
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