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ポイント・トラッキング（CoTracker，Python を使用）（Windows 上）

【要約】 CoTrackerは、動画内の長期間追跡とオクルージョンでの精度向上を目指すポイント・トラッキング手法です。Windows上でのインストールには管理者権限のコマンドプロンプトを使用し、必要なライブラリを導入し学習済みモデルをダウンロードします。CoTrackerの利用には指定のコマンドを実行し、処理結果を動画ファイルに保存できます。

元ファイル

動画ファイル: humanpose.mp4

処理結果のファイル

動画ファイル: video_pred_track.mp4

【目次】

前準備
CoTracker のインストール（Windows 上）
CoTracker の動作確認（Windows 上）
CoTracker を使う Python プログラムの実行（Windows 上）

CoTracker は、動画のポイントトラッキングの一手法である。この手法は、長期間の追跡やオクルージョン（遮蔽）の取り扱いの難しさに対処するために開発された。 CoTracker では、ポイントをグループとして追跡する方法、つまりグループベースのアプローチを採用しており、ポイント間の相互関係を活用する。さらに、時間的なスライディングウィンドウメカニズムを使用して、長期間にわたる追跡を行う。実験結果からは、co-trackingが既存の手法に比べて、オクルージョンや長期間のビデオに対する追跡の安定性が向上したことが示されている。

【文献】

Nikita Karaev, Ignacio Rocco, Benjamin Graham, Natalia Neverova, Andrea Vedaldi, Christian Rupprecht, CoTracker: It is Better to Track Together, arXiv:2307.07635v1, 2023.

https://arxiv.org/pdf/2307.07635v1.pdf

【関連する外部ページ】

CoTracker のデモ（Google Colaboratory）
https://colab.research.google.com/github/facebookresearch/co-tracker/blob/master/notebooks/demo.ipynb
CoTracker の Hugging Face のデモ
https://huggingface.co/spaces/facebook/cotracker
GitHub のページ: https://github.com/facebookresearch/co-tracker
Paper with Code のページ: https://paperswithcode.com/paper/cotracker-it-is-better-to-track-together

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 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.6 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．

Windows での Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
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
NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

PyTorch のインストール（Windows 上）

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
PyTorch のページを確認
PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html
次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．
次のコマンドは， PyTorch 2.0 （NVIDIA CUDA 11.8 用）をインストールする．但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．
PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．
```
python -m pip install -U --ignore-installed pip
python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
```
Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し，次のコマンドを実行する．（PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．
```
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
```
【サイト内の関連ページ】
- Windows での PyTorch 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】
- PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

CoTracker のインストール（Windows 上）

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

インストール，学習済みモデルのダウンロード

cd %HOMEPATH%
rmdir /s /q co-tracker
git clone https://github.com/facebookresearch/co-tracker
cd co-tracker
python -m pip install -e .
python -m pip install opencv-python einops timm matplotlib moviepy flow_vis
mkdir checkpoints
cd checkpoints
curl -O https://dl.fbaipublicfiles.com/cotracker/cotracker_stride_4_wind_8.pth
curl -O https://dl.fbaipublicfiles.com/cotracker/cotracker_stride_4_wind_12.pth
curl -O https://dl.fbaipublicfiles.com/cotracker/cotracker_stride_8_wind_16.pth

CoTracker の動作確認（Windows 上）

ポイント・トラッキングを実行．

次のコマンドを実行
結果が動画ファイルに保存される．
```
python demo.py --grid_size 10 --video_path 
```
元ファイル

動画ファイル: humanpose.mp4
処理結果のファイル

動画ファイル: video_pred_track.mp4

ポイント・トラッキングを行う Python プログラムの実行（Windows 上）

単純なポイント・トラッキングのプログラム

Windows で，コマンドプロンプトを実行

エディタを起動

cd %HOMEPATH%\co-tracker
notepad cotracker.py

エディタで，次のプログラムを保存

このプログラムは，公式の GitHub のレポジトリで公開されていたものを使用している．

import os
import torch

from base64 import b64encode
from cotracker.utils.visualizer import Visualizer, read_video_from_path

video = read_video_from_path('./assets/apple.mp4')
video = torch.from_numpy(video).permute(0, 3, 1, 2)[None].float()

from cotracker.predictor import CoTrackerPredictor

model = CoTrackerPredictor(
    checkpoint=os.path.join(
        './checkpoints/cotracker_stride_4_wind_8.pth'
    )
)

if torch.cuda.is_available():
    model = model.cuda()
    video = video.cuda()

pred_tracks, pred_visibility = model(video, grid_size=30)

vis = Visualizer(save_dir='./videos', pad_value=100)
vis.visualize(video=video, tracks=pred_tracks, visibility=pred_visibility, filename='teaser');
exit()

Python プログラムの実行
Python プログラムの実行
- Windows では python （Python ランチャーは py）
- Ubuntu では python3
Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
プログラムを cotracker.pyのようなファイル名で保存したので，「python cotracker.py」のようなコマンドで行う．
```
python cotracker.py
```
videos ディレクトリに動画ファイルができるので確認．
動画ファイルを表示してみる

実行時に動画ファイルを選択するポイント・トラッキングのプログラム

Windows で，コマンドプロンプトを実行

エディタを起動

cd %HOMEPATH%\co-tracker
notepad cotracker2.py

エディタで，次のプログラムを保存

このプログラムは，公式の GitHub のレポジトリで公開されていたものを使用している．

import os
import torch
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from base64 import b64encode
from cotracker.utils.visualizer import Visualizer, read_video_from_path
from cotracker.predictor import CoTrackerPredictor


def load_model():
    checkpoint_path = os.path.join('./checkpoints/cotracker_stride_4_wind_8.pth')
    model = CoTrackerPredictor(checkpoint=checkpoint_path)
    
    if torch.cuda.is_available():
        model = model.cuda()

    return model


def select_file():
    root = tk.Tk()
    root.withdraw()
    fpath = filedialog.askopenfilename()
    return fpath


def point_tracking(fpath, model):
    video = read_video_from_path(fpath)
    video = torch.from_numpy(video).permute(0, 3, 1, 2)[None].float()

    if torch.cuda.is_available():
        video = video.cuda()

    pred_tracks, pred_visibility = model(video, grid_size=30)

    vis = Visualizer(save_dir='.', pad_value=100)
    vis.visualize(video=video, tracks=pred_tracks, visibility=pred_visibility, filename='teaser')
    return pred_tracks, pred_visibility

if __name__ == "__main__":
    model = load_model()
    fpath = select_file()

    print("file name: ", fpath)
    pred_tracks, pred_visibility = point_tracking(fpath, model)
    print(pred_tracks)

exit()

Python プログラムの実行
Python プログラムの実行
- Windows では python （Python ランチャーは py）
- Ubuntu では python3
Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
プログラムを cotracker2.pyのようなファイル名で保存したので，「python cotracker2.py」のようなコマンドで行う．
```
python cotracker2.py
```
動画ファイルを選ぶ
終了の確認
ポイント・トラッキングの結果が表示される．
カレントディレクトリに teaser_pred_track.mp4 というファイル名の動画ファイルができるので確認．
動画ファイルを表示してみる

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