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如何在 Bionic Beaver 18.04 LTS 中安装带人脸检测功能的 Shotwell

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如何在 Bionic Beaver 18.04 LTS 中安装带人脸检测功能的 Shotwell

我正在从 Google Photos 过渡，我非常喜欢 Shotwell 的功能。但是，由于我管理照片的方式，人脸检测/识别对我来说非常重要。我查看了这篇博文这显然说明了如何操作，但在我看来，它非常模糊，因为我并不是这个领域的专家。我尝试这样做，meson build但有大量依赖项是我手动安装的（也许不应该这样做？），其中一个搞乱了我的 apt 系统（我最终通过删除软件应用程序中的所有其他软件并执行 dist-upgrade 删除了不必要的包和依赖项来解决这个问题）。

有没有更详细的步骤指南？我非常喜欢 Shotwell，但我必须具有人脸检测功能（我知道它处于测试阶段，但我看到了一个视频证明它有效）。

（我知道我可以使用 digiKam，但我真的就像肖特韦尔一样！)

答案1

您可以执行以下操作：

# Downloads will be our workspace
cd ~/Downloads

# prepare the terrain by removing unwanted divs
sudo apt remove shotwell gir1.2-gexiv2-0.11 -y
# install dependencies (takes about 30 mins to complete)
sudo apt install unzip meson valac libgphoto2-dev libgudev-1.0-dev \
libgee-0.8 libgtk-3-dev gir1.2-gexiv2-0.10 libgexiv2-2 libwebkit2gtk-4.0 \
libgstreamer1.0-0 libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev \
gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad \
gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-doc \
gstreamer1.0-x gstreamer1.0-alsa gstreamer1.0-gl gstreamer1.0-gtk3 \
gstreamer1.0-qt5 gstreamer1.0-pulseaudio libraw-dev build-essential \
build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm gfortran gstreamer1.0-tools \
libjpeg8-dev libpng-dev software-properties-common libjasper1 libtiff-dev \
libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libxine2-dev \
libv4l-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgtk2.0-dev \
libtbb-dev qt5-default libatlas-base-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev \
libvorbis-dev libxvidcore-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev \
libavresample-dev x264 v4l-utils libprotobuf-dev protobuf-compiler \
libgoogle-glog-dev libgflags-dev libgphoto2-dev libeigen3-dev libhdf5-dev \
doxygen python3-dev python3-pip \
-y
# install one package via pip
sudo -H pip3 install -U pip numpy
# continue install now that pip deps are met
sudo apt -y install python3-testresources

# python virtualenv creation
cd
python3 -m venv opencv-4.1.0-py3
source ~/opencv-4.1.0-py3/bin/activate
# now install python libraries within this virtual environment
pip install wheel numpy scipy matplotlib scikit-image scikit-learn ipython dlib
# quit virtual environment
deactivate

# some post install
cd /usr/include/linux
sudo ln -s -f ../libv4l1-videodev.h videodev.h
cd ~/Downloads

# fulfill opencv 4.1 dependency by building from source
# this won't work yet, working off of :
# https://www.learnopencv.com/install-opencv-4-on-ubuntu-18-04/
sudo apt build-dep opencv
cd ~/Downloads
wget -O opencv-4.1.0.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip
unzip -q opencv-4.1.0.zip
cd opencv-4.1.0/build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D WITH_TBB=ON \
-D WITH_V4L=ON \
-D OPENCV_PYTHON3_INSTALL_PATH=~/opencv-4.1.0-py3/lib/python3.5/site-packages \
-D WITH_QT=ON \
-D WITH_OPENGL=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
make -j4
make install
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
# still need to move built binary to usable space and declare it system-wide

# No idea how to do DNN models
# !!!

# fulfill exiv2 0.27 dependency by building from source
sudo apt build-dep exiv2
cd ~/Downloads
wget https://www.exiv2.org/builds/exiv2-0.27.1-Source.tar.gz
tar xf exiv2-0.27.1-Source.tar.gz
cd exiv2-0.27.1-Source/
cmake .
make
sudo make install

# fulfill libgexiv2-dev 0.12 dependency by building from source
sudo apt build-dep libgexiv2-dev
cd ~/Downloads
wget http://ftp.gnome.org/pub/GNOME/sources/gexiv2/0.12/gexiv2-0.12.0.tar.xz
tar xf gexiv2-0.12.0.tar.xz
cd gexiv2-0.12.0/
meson build
cd build
sudo meson install

# final build of shotwell with face detection
sudo apt build-dep shotwell
cd ~/Downloads
wget https://gitlab.gnome.org/nma83/shotwell/
\-/archive/wip/faces/shotwell-wip-faces.tar.gz
tar xzf shotwell-wip-faces.tar.gz
cd shotwell-wip-faces
meson configure -Dface-detection=true
meson build
cd build
sudo meson install

注意：我的帖子尚未完成，修改将被接受。

更新：我失去了希望，我不知道如何安装 opencv 以及如何从 OpenFace 获取提到的 DNN 模型。

答案2

这更像是一种解决方法，但它是通过安装 Shotwell 的不稳定 flatpak，只需几个简单的步骤即可使面部特征正常工作（我知道，因为我现在正在愉快地使用它！）。

脚步：

  1. 安装 Flathub
  2. 前往官方肖特韦尔建筑与安装页
  3. 点击“安装不稳定版本”按钮
  4. 复制当前页面的 URL（链接）（单击按钮后）。截至撰写本文时，链接为：“https://gitlab.gnome.org/GNOME/shotwell/raw/master/flatpak/org.gnome.Shotwell.unstable.flatpakref“
  5. 启动你的终端并运行flatpak install https://gitlab.gnome.org/GNOME/shotwell/raw/master/flatpak/org.gnome.Shotwell.unstable.flatpakref（你可能需要 sudo 管理员权限 - 我显然不需要输入我的 sudo 密码 - 并且你需要通过键入来接受安装提示y）
  6. 等待... （耐心是一种美德:-)）
  7. 单击“显示应用程序”按钮，然后单击“（不稳定）Shotwell”
  8. 瞧！导入一些图像，选择一张图片，然后享受成功的喜悦——底部栏中有一个新的“人脸”选项（注意：当我安装不稳定版本时，它删除了稳定版本，所以现在我只有不稳定的 Shotwell——但至少有面部检测功能，耶！！！）

注意：当然，由于此功能仍处于 WIP 阶段，Shotwell 可能会认为您的窗帘是一张脸（或者就此而言，是您的门），并且没有明显的选项来扫描您的照片库并自动标记脸部，但是嘿 - 至少它在那里！

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