mpatacchiola/DeepGaze のインストールと動作確認（頭部の姿勢推定）（Python 3.7, TensorFlow 1.15.5 を使用）（Windows 上）

【目次】

前準備
mpatacchiola/DeepGaze のインストール
mpatacchiola/DeepGaze を用いて頭部の姿勢推定を行ってみる

手順の要点: 前準備として，NVIDIA CUDA 10.0, NVIDIA cuDNN 7.6.5, Python 3.7, TensorFlow 1.15.5 等をインストール．

ソフトウェア等の利用条件等は，利用者で確認すること．

謝辞：ソフトウェアの作者に感謝します

参考Webページ https://www.github.com/mpatacchiola/DeepGaze

前準備

Python 3.7，Git のインストール（Windows 上）

Pythonは，プログラミング言語の１つ． Gitは，分散型のバージョン管理システム．

【手順】

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
次のコマンドを実行
次のコマンドは，Python ランチャーとPython 3.7とGitをインストールし，Gitにパスを通すものである．
次のコマンドでインストールされるGitは「git for Windows」と呼ばれるものであり， Git，MinGW などから構成されている．
winget install --scope machine Python.Launcher winget install --scope machine Python.Python.3.7 winget install --scope machine Git.Git powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/
Git の公式ページ: https://git-scm.com/

【サイト内の関連ページ】

Python詳細ガイド：別ページ »

【関連項目】 Python, Git バージョン管理システム, Git の利用

TensorFlow 1.15.5, Keras 2.3.1 のインストール

コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行

py -3.7 -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer scipy pandas matplotlib
# TensorFlow 1.15.5 のため numpy, protobuf の古いバージョンを使用．エラーが出にくいと考えられる numpy 1.16.2, protobuf 3.19.4 を使用
py -3.7 -m pip install -U numpy==1.16.2 protobuf==3.19.4 tensorflow-gpu==1.15.5 keras==2.3.1 scipy==1.5.4
py -3.7 -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
py -3.7 -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
py -3.7 -m pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git

mpatacchiola/DeepGaze のインストール

Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．
DeepGaze のインストールディレクトリを空にしておく
cd /d c:%HOMEPATH% rmdir /s /q deepgaze

DeepGaze のインストール

cd /d c:%HOMEPATH%
git clone https://github.com/mpatacchiola/deepgaze
cd deepgaze
py -3.7 setup.py build
py -3.7 setup.py install

終了の確認
エラーメッセージが出ていないこと．

mpatacchiola/DeepGaze を用いて頭部の姿勢推定を行ってみる

Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

サンプルプログラムを動かしてみる

Windows では，コマンドプロンプトを実行．

次のコマンドを実行

cd /d c:%HOMEPATH%
cd deepgaze\examples\ex_cnn_head_pose_estimation_images
py -3.7 ex_cnn_head_pose_estimation_images.py

結果を確認

動画ファイルで動かす

ここで使用する mp4 形式動画ファイル: sample1.mp4

Windows では，コマンドプロンプトを実行．
作業用のディレクトリ（フォルダ）として，c:\imageを作り， sample1.mp4 を，c:\image の下にダウンロード
mkdir c:\image cd c:\image curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/sample1.mp4
%HOMEPATH%\deepgaze の下の examples の下の ex_cnn_head_pose_estimation_images の下にあるファイルを使いたい
ファイルのコピー
cd /d c:%HOMEPATH% cd deepgaze\examples\ex_cnn_head_pose_estimation_images copy ex_cnn_head_pose_estimation_images.py a.py
いまコピーしてできた新しいファイル a.py をエディタで開く
notepad a.py

OpenCV による動画表示を行うために，このプログラムファイルの後半部分を次のように書き換え

v = cv2.VideoCapture("c:/image/sample1.mp4")
while(v.isOpened()):
    r, img = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    img = cv2.resize(img, (480, 480))
    roll = my_head_pose_estimator.return_roll(img)  # Evaluate the roll angle using a CNN
    pitch = my_head_pose_estimator.return_pitch(img)  # Evaluate the pitch angle using a CNN
    yaw = my_head_pose_estimator.return_yaw(img)  # Evaluate the yaw angle using a CNN
    print("roll %s, pitch %s, yaw %s" % ( str(roll[0,0,0]), str(pitch[0,0,0]), str(yaw[0,0,0]) ) )

    cv2.imshow("", img)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

編集したら，ファイルを「上書き保存」する

Python プログラムの実行
py -3.7 a.py
結果の確認

ビデオカメラで確認

OpenCV による動画表示を行うために，次のように書き換える．書き換えたら保存する

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, img = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    img = cv2.resize(img, (480, 480))
    roll = my_head_pose_estimator.return_roll(img)  # Evaluate the roll angle using a CNN
    pitch = my_head_pose_estimator.return_pitch(img)  # Evaluate the pitch angle using a CNN
    yaw = my_head_pose_estimator.return_yaw(img)  # Evaluate the yaw angle using a CNN
    print("roll %s, pitch %s, yaw %s" % ( str(roll[0,0,0]), str(pitch[0,0,0]), str(yaw[0,0,0]) ) )

    cv2.imshow("", img)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

ファイルを「上書き保存」する
Python プログラムの実行
py -3.7 a.py
結果の確認