OpenFace粗糙使用备忘

写在前面：一个偶然的机会帮同学配置MIMAMO-Net添加链接描述的环境，接触到OpenFace添加链接描述这个工具包，里面的一些东西不太好找，于是把它记录到这里备忘。

OpenFace初识与使用

MIMAMO-Net中有一个步骤：

用到OpenFace来裁剪与对其人脸，这是OpenFace这个工具包可以完成的工作之一。
OpenFace是一个开源的人脸行为分析工具包，它可以完成的工作大致有以下几个：

facial landmark detection
head pose estimation
facial action unit recognition
eye-gaze estimation

安装OpenFace

Step 1：安装GCC（newest）

 sudo apt-get updatesudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install g++-8#如果系统是ubuntu16.04或更低安装g++前需执行：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test -ysudo apt-get -y update

Step 2： Cmake

sudo apt-get install cmake#注意ubuntu16.04或更低，OpenFace要求的CMake版本至少为3.8，而Ubuntu 16.04的apt-get仅支持CMake 3.5，需要执行以下步骤：sudo apt-get --purge remove cmake-qt-gui -ysudo apt-get --purge remove cmake -ymkdir -p cmake_tmpcd cmake_tmpwget https://cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.1.tar.gztar -xzvf cmake-3.10.1.tar.gz -qqcd cmake-3.10.1/./bootstrapmake -j4sudo make installcd ../..sudo rm -rf cmake_tmp

Step 3：安装OpenBLAS

sudo apt-get install libopenblas-dev

Step 4：安装opencv 4.1.0

#1、安装依赖
sudo apt-get install git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev
#2、下载opencv4.1.0
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip
#3、解压与其他
sudo unzip 4.1.0.zip
cd opencv-4.1.0
mkdir build
cd build
#4、build
sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_TIFF=ON -D WITH_TBB=ON ..
sudo make -j2
sudo make install
#5、下载与编译dlib
wget http://dlib.net/files/dlib-19.13.tar.bz2;
tar xf dlib-19.13.tar.bz2;
cd dlib-19.13;
mkdir build;
cd build;
cmake ..;
cmake --build . --config Release;
sudo make install;
sudo ldconfig;
cd ../..;
#6、安装boost
sudo apt-get install libboost-all-dev

Step 5：安装OpenFace

#1、下载
git clone https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace.git
#2、建立文件夹
cd OpenFace
mkdir build
cd build
#3、编译
cmake -D CMAKE_CXX_COMPILER=g++-8 -D CMAKE_C_COMPILER=gcc-8 -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ..
make
#4、测试
#视频：
./bin/FaceLandmarkVid -f "../samples/changeLighting.wmv" -f "../samples/2015-10-15-15-14.avi"
#图像：
./bin/FaceLandmarkImg -fdir "../samples/" -wild
#存在多个人脸的视频：
./bin/FaceLandmarkVidMulti -f ../samples/multi_face.avi
#特征提取：
./bin/FeatureExtraction -verbose -f "../samples/default.wmv"

使用OpenFace

使用手册在这里

FeatureExtraction executable is used for sequence analysis that contain a single face
FaceLandmarkVidMulti is intended for sequence analysis that contain multiple faces
FaceLandmarkImg executable is for individual image analysis (can either contain one or more faces)
有些命令是支持图片文件夹的，但还没找到支持视频文件夹的命令，并且实测也没成功。
官网命令详细解释：

ubuntu18.04下实测：

./bin/FeatureExtraction -f “xxx/xxx/107.avi”

参考资料
1、MIMAMO-Net添加链接描述
2、OpenFace添加链接描述

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