SixDRepNet のインストールと動作確認（頭部の姿勢推定）（Python 3.12, PyTorch を使用）（Windows 上）

前準備

Python 3.12 のインストール

Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo Python 3.12 のインストールに失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; if(Test-Path $p){$k=[Microsoft.Win32.Registry]::LocalMachine.OpenSubKey('SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment',$true); $c=$k.GetValue('Path','',[Microsoft.Win32.RegistryValueOptions]::DoNotExpandEnvironmentNames); $t=$k.GetValueKind('Path'); $new=$c; if((';'+$new+';') -notlike \"*;$p;*\"){$new=$p+';'+$new}; if((';'+$new+';') -notlike \"*;$s;*\"){$new=$s+';'+$new}; if($new -ne $c){$k.SetValue('Path',$new,$t)}; $k.Close()}"

REM 現在のセッションにも反映（システムPATHを再取得して連結）
for /f "usebackq tokens=2,*" %A in (`reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path`) do set "PATH=%B"

REM pip / wheel の更新
python -m pip install --no-user -U pip wheel
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo pip / wheel の更新に失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

python --version

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

NVIDIA CUDA Toolkit のインストール（GPU を使用する場合）

NVIDIA GPU を利用して高速に処理を行いたい場合は，NVIDIA ドライバとNVIDIA CUDA Toolkitを事前にインストールする．GPU を使用しない場合は，この手順は不要である（CPU でも動作する）．

【関連する外部ページ】

• NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

PyTorch 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する。

python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
# 公式サイト（https://pytorch.org/get-started/locally/）で環境に合ったコマンドを確認すること．以下は CUDA 12.8 環境向けの一例
python -m pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

インストールの確認を行う．

python -c "import torch; print(f'PyTorch Version: {torch.__version__}'); print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')"

SixDRepNet 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．

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行する．
2. SixDRepNet と，動作確認に用いる OpenCV のインストール

   python -m pip install -U sixdrepnet opencv-python
   

3. インストール完了後，エラーメッセージが出ていないことを確認する．

SixDRepNet 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

1. Windows で，コマンドプロンプトを実行する．
2. エディタを起動する

   cd /d c:%HOMEPATH%
   notepad headpose_image.py
   

3. エディタで，次のプログラムを保存する

   【説明】

   このプログラムは，SixDRepNet を用いて，1枚の画像から頭部姿勢（roll，pitch，yaw）を推定し，結果を画像上に描画して表示する．学習済みモデルの重みは初回実行時に自動的にダウンロードされる．

   import cv2
   from sixdrepnet import SixDRepNet
   
   # モデルの作成（学習済みの重みは自動的にダウンロードされる）
   model = SixDRepNet()
   
   # 画像の読み込み
   img = cv2.imread('demo.jpg')
   
   # 頭部姿勢（pitch, yaw, roll）の推定
   pitch, yaw, roll = model.predict(img)
   
   print("roll %s, pitch %s, yaw %s" % (roll, pitch, yaw))
   
   # 推定結果を画像上に描画
   model.draw_axis(img, yaw, pitch, roll)
   
   cv2.imshow("SixDRepNet", img)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   

4. 動作確認用の画像ファイル demo.jpg を，プログラムと同じフォルダに用意する
5. Python プログラムの実行

   python headpose_image.py
   

6. 結果を確認する

動画ファイルで動かす

1. Windows で，コマンドプロンプトを実行する．
2. 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する

   mkdir c:\image
   cd c:\image
   curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/sample1.mp4
   

3. エディタを起動する

   cd /d c:%HOMEPATH%
   notepad headpose_video.py
   

4. エディタで，次のプログラムを保存する

   【説明】

   このプログラムは，SixDRepNet を用いて，動画ファイルの各フレームから頭部姿勢（roll，pitch，yaw）を推定し，結果を画面に表示する．OpenCV による動画表示を行っている．

   import cv2
   from sixdrepnet import SixDRepNet
   
   model = SixDRepNet()
   
   v = cv2.VideoCapture("c:/image/sample1.mp4")
   while(v.isOpened()):
       r, img = v.read()
       if ( r == False ):
           break
       img = cv2.resize(img, (480, 480))
   
       pitch, yaw, roll = model.predict(img)  # 頭部姿勢（roll, pitch, yaw）を推定
       print("roll %s, pitch %s, yaw %s" % (roll, pitch, yaw))
       model.draw_axis(img, yaw, pitch, roll)
   
       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

5. Python プログラムの実行

   python headpose_video.py
   

6. 結果の確認

ビデオカメラで確認

1. 上のプログラムの動画ファイル読み込み部分を，次のように書き換える．書き換えたら保存する

   v = cv2.VideoCapture(0)
   

2. ファイルを「上書き保存」する
3. Python プログラムの実行

   python headpose_video.py
   

4. 結果の確認