動画の顔認識プログラム（SSD Keras）を動かす

概要

VIrtualBoxで構築したUbuntu環境でSSD Kerasを動かし、動画の顔認識をやってみます。

用語

顔認識：画像から人を自動識別するための技術
SSD：Single Shot MultiBox Detectorの略。深層学習モデル
Keras：tensorflowをラッピングした機械学習OSS。tensorflowをより容易に利用可能としている
tensorflow：google社が公開しているOSSの機械学習フレームワーク
h5py：バイナリーデータファイルのフォーマット HDF を扱う ためのPython ライブラリー。ここでは画像認識のための機械学習モデルをh5py形式で扱っている。
OpenCV：インテルが公開しているOSSの画像解析フレームワーク

事前準備（前提とする環境）

Ubuntu 16.04(Virtual Boxに構築)（Python3.5.2含）
※クリーンインストールされた状態

構築する環境

Keras v1.2.2
tensorflow v1.1.0
h5py v2.7.1
OpenCV v3.1.0

手順

OpenCVのインストール

opencv3.1.0をインストールする前に依存モジュールをインストールします。以下をそのまま実行してください。

$ sudo apt-get install \
        build-essential \
        cmake \
        git \
        pkg-config \
        libjpeg8-dev \
        libtiff5-dev \
        libjasper-dev \
        libpng12-dev \
        libavcodec-dev \
        libavformat-dev \
        libswscale-dev \
        libv4l-dev \
        libatlas-base-dev \
        libgtk2.0-dev \
        gfortran

依存モジュールが準備出来たら、gitからopenCVをダウンロードします。

$ cd ~
$ git clone git://github.com/opencv/opencv
$ cd opencv
$ git checkout 3.1.0

プログラムをmakeします。

$ cmake .
$ make -j2
$ sudo make install
$ sudo ldconfig

tensorflowとKerasのインストール

tensorflowとKerasをインストールします。

$ sudo apt install python-pip python3-pip
$ pip3 install tensorflow==1.1.0
$ sudo pip3 install keras==1.2.2

ssd_keras をダウンロード

ssd_kerasのソースコード本体と、画像解析のためのモデル（.hdf5ファイル）をダウンロードします。

ssd_kerasのソースコード本体をダウンロードします。

$ git clone https://github.com/rykov8/ssd_keras.git

画像解析のためのモデル（weights_SSD300.hdf5）を以下からダウンロードします。
https://mega.nz/#F!7RowVLCL!q3cEVRK9jyOSB9el3SssIA

ssd_kerasを実行

ssd_kerasフォルダの中のファイルを編集します。

ssd_keras/testing_utils/videotest.py

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
87行目を以下のように修正
（修正前）
vidw = vid.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
vidh = vid.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)


（修正後）
vidw = vid.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
vidh = vid.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)


※物体検出結果をコンソールでも確認したい場合、162行目に以下を追加
print(text)

ssd_keras/testing_utils/videotest_example.py

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
# 18行目でweights_SSD300.hdf5ファイルのパスを指定
model.load_weights('weights_SSD300.hdf5')


#24行目で動画のパスを入力
vid_test.run('test.mp4')

h5pをインストールします。

$ pip3 install h5py --user

これで準備完了です！ssd_kerasを実行することができます。

$ python3 ssd_keras/testing_utils/videotest_example.py