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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）

全体構成 人工知能 ３次元，地図 プログラミング 情報工学全般 インストール 支援 連絡先，業績

【目次】

  1. 前準備
  2. mpatacchiola/DeepGaze のインストール
  3. 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

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Python 3.7 64 ビット版のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

① Python 3.7 64 ビット版のインストール（Windows 上）

【Python のインストールでの注意点】

【Python 3.7 のインストール手順の詳細（別ページ） 】

Windows での Python 3.7 のインストール: 別ページ »で説明している．

【Python の公式ページ】

https://www.python.org/

【インストール手順の概要】

  1. Python の URL を開く

    URL: https://www.python.org

  2. Windows 版の Python 3.7 をダウンロード

    ページの上の方にある「Downloads」をクリック，「Downloads」の下にメニューが出るので，その中の「Windows」をクリック．

    そして，Python 3.7.x (x は数字）を探す．

    そして，Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので，「Windows x86-64 executable installer」を選ぶ

    [image]
  3. インストール時の設定
    1. いまダウンロードした .exe ファイルを右クリック， 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶ．

      [image]
    2. Python ランチャーをインストールするために，「Install launcher for all users (recommended)」をチェック．

      ※ すでに Python ランチャーをインストール済みのときは， 「Install launcher for all users (recommended)」がチェックできないようになっている場合がある．そのときは，チェックせずに進む．

    3. 「Add Python 3.7 to PATH」をチェック.

      [image]
    4. 「Customize installation」をクリック．

      [image]
    5. オプションの機能 (Optional Features)は，既定（デフォルト）のままでよい． 「Next」をクリック

      [image]
    6. 「Install for all users」を選ぶ．

      Python のインストールディレクトリは，「C:\Program Files\Python37」のように自動設定されることを確認．

      「Install」をクリック

      [image]
    7. 「Disable path length limit」が表示される場合がある．クリックして，パス長の制限を解除する

      [image]
    8. インストールが終了したら，「Close」をクリック
  4. インストールのあと，Windows のスタートメニューに「Python 3.7」が増えていることを確認．
  5. システムの環境変数 Path の確認のため，新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．

    py とpip にパスが通っていることの確認である． 

    where py
where pip

    where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され， where pip では「C:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認．

    [image]

② pip と setuptools の更新（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  2. 次のコマンドを実行する

    Python の使用は「py -3.7」で行う． 

    py -3.7 -m pip install -U pip setuptools

    [image]

③ Python 開発環境として，Python の隔離された環境に，Python コンソール（Jupyter Qt Console）, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract をインストール

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  2. venv を用いて，Python の仮想環境を作成

    次のコマンドを実行する 

    py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
py -3.7 -m venv C:\venv\py37
  3. Python の仮想環境の使用開始と，Python 開発環境のインストール

    次のコマンドを実行する

    Python の使用は「C:\venv\py37\Scripts\activate.bat」の後，「python」で行う． 

    C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter

Visual Studio Community 2017，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0，NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール（Windows 上）

Windows での Visual Studio Community 2017，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0，NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール: 別ページ »で説明している．

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．

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．
  2. DeepGaze のインストールディレクトリを空にしておく 

    cd %HOMEPATH%
rmdir /s /q deepgaze

    [image]
  3. DeepGaze のインストール 

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

    [image]
  4. 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

  1. Windows では，コマンドプロンプトを実行．
  2. 次のコマンドを実行 
    cd %HOMEPATH%
cd deepgaze\examples\ex_cnn_head_pose_estimation_images
py -3.7 ex_cnn_head_pose_estimation_images.py

    [image]
  3. 結果を確認

    [image]

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

  1. Windows では，コマンドプロンプトを実行．
  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 
    mkdir c:\image
cd c:\image
curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/sample1.mp4

    [image]
  3. %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 %HOMEPATH%
cd deepgaze\examples\ex_cnn_head_pose_estimation_images
copy ex_cnn_head_pose_estimation_images.py a.py

    [image]
  4. 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

    [image]
  5. 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()

    [image]

    編集したら，ファイルを「上書き保存」する

  6. Python プログラムの実行 
    py -3.7 a.py

    [image]
  7. 結果の確認

    [image]

ビデオカメラで確認

  1. 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()

    [image]
  2. ファイルを「上書き保存」する

  3. Python プログラムの実行 

    py -3.7 a.py
  4. 結果の確認

    [image]

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