So installieren Sie Shotwell mit Gesichtserkennung in Bionic Beaver 18.04 LTS

Question

Ich wechsle gerade von Google Photos und die Funktionen von Shotwell haben mir sehr gut gefallen. Die Gesichtserkennung ist mir jedoch sehr wichtig, da ich meine Fotos so verwalte. Ich habe mirdieser Blog-Beitragdas zeigt anscheinend, wie es geht, ist aber meiner Meinung nach sehr vage, da ich auf diesem Gebiet nicht gerade ein Experte bin. Ich habe versucht, das zu tun, meson buildaber es gab eine Menge Abhängigkeiten, die ich manuell installiert hatte (vielleicht sollte das nicht sein?) und eine davon hat mein Apt-System durcheinander gebracht (ich habe das schließlich behoben, indem ich alle andere Software in der Software-App entfernt und ein Dist-Upgrade durchgeführt habe, das unnötige Pakete und Abhängigkeiten entfernt hat).

Gibt es eine Schritt-für-Schritt-Anleitung dafür? Ich mag Shotwell wirklich, aber ichmussverfügen über die Gesichtserkennungsfunktion (ich weiß, dass sie sich in der Betaphase befindet, aber ich habe ein Video gesehen, das beweist, dass sie funktioniert).

(Ich weiß, ich könnte digiKam verwenden, aber ichWirklichwie Shotwell!)

Answer 1

Folgendes können Sie tun:

# 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

Hinweis: Mein Beitrag befindet sich in Bearbeitung und Änderungen werden akzeptiert.

Update: Ich verliere die Hoffnung, ich kann nicht herausfinden, wie ich OpenCV installiere und wie ich die erwähnten DNN-Modelle von OpenFace bekomme.

Answer 2

Dies ist eher ein Workaround, aber esIstEs ist möglich, die Gesichterfunktion in wenigen einfachen Schritten zum Laufen zu bringen, indem Sie das instabile Flatpak von Shotwell installieren (ich weiß das, weil ich es gerade mit Freude verwende!).

Schritte:

1. Flathub installieren
2. Zur offiziellenShotwell Bau und InstallationSeite
3. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Unstable installieren“
4. Kopieren Sie die URL (den Link) der aktuellen Seite (nachdem Sie auf die Schaltfläche geklickt haben). Zum Zeitpunkt des Schreibens lautet der Link: "https://gitlab.gnome.org/GNOME/shotwell/raw/master/flatpak/org.gnome.Shotwell.unstable.flatpakref"
5. Starten Sie Ihr Terminal und führen Sie aus flatpak install https://gitlab.gnome.org/GNOME/shotwell/raw/master/flatpak/org.gnome.Shotwell.unstable.flatpakref(Sie benötigen möglicherweise Sudo-Administratorrechte – ich musste anscheinend mein Sudo-Passwort nicht eingeben – und Sie müssen die Installationsaufforderung durch Eintippen akzeptieren y)
6. Warten... (Geduld ist eine Tugend:-))
7. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Anwendungen anzeigen“ und dann auf „(Unstable) Shotwell“.
8. Voila! Importiere ein paar Bilder, wähle ein einzelnes Bild aus und sonne dich im Ruhm deines Erfolgs – eine neue Option „Gesichter“ in der unteren Leiste (Hinweis: Als ich die instabile Version installiert habe, wurde die stabile Version entfernt, sodass ich jetzt nur noch das instabile Shotwell habe – aber wenigstens gibt es eine Gesichtserkennung, juhu!!!)

Hinweis: Da sich diese Funktion noch in der Entwicklung befindet, könnte Shotwell Ihren Vorhang (oder auch Ihre Tür) für ein Gesicht halten und es gibt keine offensichtlichen Optionen zum Scannen Ihrer Fotobibliothek und automatischen Markieren von Gesichtern, aber hey – zumindest ist sie da!