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）

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】

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

   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 のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【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．

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
   

   
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 
   

   
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
   

   
3. 結果を確認
   

動画ファイルで動かす

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
   

   
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 
   

   
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
   

   
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()
   

   

   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
   

   
7. 結果の確認
   

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()
   

   
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