mpatacchiola/DeepGaze のインストールと動作確認（肌色領域の抜き出し，saliency の検出）（TensorFlow 1.15.5，Python 3.7 を使用）（Windows 上）

前準備

Visual Studio Community 2017 のインストール

NVIDIA CUDA 10.0 は Visual Studio Commnity 2017, 2015, 2013, 2012 と連携して動く機能がある．

NVIDIA CUDA 10.0 のインストールの前に， Visual Studio Commnity 2017 のインストールを行う．

Visual Studio Commnity 2017 のインストールは， https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/older-downloads/ で「2017」を選び，「ダウンロード」をクリック． その後表示されるダウンロードの画面で， 「Visual Studio Commnity 2017」を選ぶ． インストール時には「C++ によるデスクトップ開発」をチェックしてインストールする．

Git のインストール

Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:

• Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．
• Ubuntu では，端末で，次のコマンドを実行して，Git をインストールする．

  sudo apt -y update
  sudo apt -y install git
  

CMake のインストール

CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/

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

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 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

   
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．
      
   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.
      
   4. 「Customize installation」をクリック．
      
   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
      
   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

      
   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
      
   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．

   

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
   

   

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

C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python -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
python -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

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

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

   
   （以下省略）
4. 結果の確認

   エラーメッセージが出ていないこと．

このページで説明のために使用するビデオ、写真

必要であればダウンロードして使ってください．

• ここで使用する mp4 形式動画ファイル: sample1.mp4
• ここで使用する顔写真: 126.png, 127.png
  

mpatacchiola/DeepGaze を用いて肌色領域の抜き出し

動画ファイルで動かしてみる

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. py -3.7 で，Python プログラムを実行する

   Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

   Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

   Windows でのプログラムを下に示す．Ubuntu でも同様のプログラムになる．

   OpenCV による動画表示を行う．

   「FACEIMAGEROOT + "sample1.mp4"」のところは、実際のファイル名に置き換えること

   import cv2
   import numpy as np
   from deepgaze.color_detection import RangeColorDetector
   
   #Firs image boundaries
   min_range = np.array([0, 48, 70], dtype = "uint8") #lower HSV boundary of skin color
   max_range = np.array([20, 150, 255], dtype = "uint8") #upper HSV boundary of skin color
   my_skin_detector = RangeColorDetector(min_range, max_range) #Define the detector object
   
   FACEIMAGEROOT="c:/image/"
   v = cv2.VideoCapture(FACEIMAGEROOT + "sample1.mp4")
   while(v.isOpened()):
       r, f = v.read()
       if ( r == False ):
           break
       f = f[0:885, 0:773, 0:3]
       image_filtered = my_skin_detector.returnFiltered(f, morph_opening=False, blur=False, kernel_size=3, iterations=1)
       cv2.imshow("", image_filtered)
       # Press Q to exit
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   v.release()
   cv2.destroyAllWindows()
   

   
   

パソコンの USB カメラで動かしてみる

Python プログラムを実行する

「v = cv2.VideoCapture(0) 」は、USB カメラを使うためのもの。他の部分は、上のプログラムと同じ。

import cv2
import numpy as np
from deepgaze.color_detection import RangeColorDetector

#Firs image boundaries
min_range = np.array([0, 48, 70], dtype = "uint8") #lower HSV boundary of skin color
max_range = np.array([20, 150, 255], dtype = "uint8") #upper HSV boundary of skin color
my_skin_detector = RangeColorDetector(min_range, max_range) #Define the detector object

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    f = f[0:885, 0:773, 0:3]
    image_filtered = my_skin_detector.returnFiltered(f, morph_opening=False, blur=False, kernel_size=3, iterations=1)
    cv2.imshow("", image_filtered)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

パソコンの USB カメラで動かし，結果を動画像ファイルに保存

Python プログラムを実行する

Windows でのプログラムを下に示す．Ubuntu でも同様のプログラムになる．

「out = cv2.VideoWriter('C:/image/output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480), True) 」の「True」は、カラーという意味

import cv2
import numpy as np
from deepgaze.color_detection import RangeColorDetector

#Firs image boundaries
min_range = np.array([0, 48, 70], dtype = "uint8") #lower HSV boundary of skin color
max_range = np.array([20, 150, 255], dtype = "uint8") #upper HSV boundary of skin color
my_skin_detector = RangeColorDetector(min_range, max_range) #Define the detector object

v = cv2.VideoCapture(0) 
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
FACEIMAGEROOT="c:/image/"
out = cv2.VideoWriter(FACEIMAGEROOT + 'output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480), True) 
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    f = f[0:885, 0:773, 0:3]
    image_filtered = my_skin_detector.returnFiltered(f, morph_opening=False, blur=False, kernel_size=3, iterations=1)
    cv2.imshow("", image_filtered)
    out.write(image_filtered)   
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

付属のサンプルプログラムを動かしてみる

1. C:\face-image のような作業用のディレクトリ（フォルダ）を作る
   
2. 顔写真のデータを、先ほど作成した「作業用のディレクトリ（フォルダ）」に入れる

   Webブラウザを使い、次の画像を「名前を付けて画像を保存」。 ファイル名は「126.png」とする。 「作業用のディレクトリ（フォルダ）」に保存する

   

   次の画像も、「名前を付けて画像を保存」。 ファイル名は「127.png」とする。 「作業用のディレクトリ（フォルダ）」に保存する

   

   次のようになる

   
3. サンプルプログラム

   Web ブラウザで、 https://github.com/mpatacchiola/deepgaze/blob/master/examples/ex_skin_detection_images/ex_skin_detection_images.py を開く

4. ここに掲載されているプログラムをコピー
5. Windows のメモ帳を開き, 丸ごと、貼り付け
   
6. このファイルの中の画像ファイル名を書き換え（２か所）.

   c:/image/126.png, c:/image/126-filtered.png,

   
7. 後半部分は削除
8. メモ帳で、ファイルを「名前を付けて保存」する。

   このとき、ファイル名は、skin.py のようなファイル名で保存（拡張子は「.py」）

   「作業用のディレクトリ（フォルダ）」である C:\face-image に保存する

   
9. メモ帳を閉じる
10. Windows のコマンドプロンプトを開く
11. 次のように実行

    先ほど名前を付けて保存したときのファイル名を使う

    cd C:\face-image
    python skin.py
    

    
12. 結果の確認
    

もう１つの画像で確認

skin.py の中の画像ファイル名を 126 から 127 に書き換えて、python skin.py をもう一度実行。次のような結果になる

mpatacchiola/DeepGaze を用いて saliency の検出

動画ファイルで動かしてみる

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. py -3.7 で，Python プログラムを実行する

   Windows でのプログラムを下に示す．Ubuntu でも同様のプログラムになる．

   OpenCV による動画表示を行う．

   「FACEIMAGEROOT + "sample1.mp4"」のところは、実際のファイル名に置き換えること

   import numpy as np
   import cv2
   from deepgaze.saliency_map import FasaSaliencyMapping 
   
   # Using OpenCV the resolution of the webcam is set to these values.
   # You must check which resolution your webcam support and adjust the values in accordance.
   RESOLUTION_WIDTH = 320
   RESOLUTION_HEIGHT = 180
   
   FACEIMAGEROOT="c:/image/"
   v = cv2.VideoCapture(FACEIMAGEROOT + "sample1.mp4")
   
   # Create the main window and move it
   cv2.namedWindow('Video')
   
   # Obtaining the CAM dimension
   w = int(v.get(3))
   h = int(v.get(4))
   
   # Defining the FASA object using the camera resolution
   my_map = FasaSaliencyMapping(h, w)
   
   while True:
       # Capture frame-by-frame
       r, f = v.read()
       if ( r == False ):
           break
       image_salient = my_map.returnMask(f, tot_bins=8, format='BGR2LAB')
       cv2.imshow("", image_salient)
       # Press Q to exit
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   v.release()
   cv2.destroyAllWindows()
   

   
   

ビデオカメラで動かしてみる

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. py -3.7 で，Python プログラムを実行する

   OpenCV による動画表示を行う．

   import numpy as np
   import cv2
   from deepgaze.saliency_map import FasaSaliencyMapping 
   
   # Using OpenCV the resolution of the webcam is set to these values.
   # You must check which resolution your webcam support and adjust the values in accordance.
   RESOLUTION_WIDTH = 320
   RESOLUTION_HEIGHT = 180
   
   # Open the video stream and set the webcam resolution.
   # It may give problem if your webcam does not support the particular resolution used.
   video_capture = cv2.VideoCapture(0)
   
   # Create the main window and move it
   cv2.namedWindow('Video')
   
   # Obtaining the CAM dimension
   cam_w = int(video_capture.get(3))
   cam_h = int(video_capture.get(4))
   
   # Defining the FASA object using the camera resolution
   my_map = FasaSaliencyMapping(cam_h, cam_w)
   
   while True:
       # Capture frame-by-frame
       r, f = video_capture.read()
       image_salient = my_map.returnMask(f, tot_bins=8, format='BGR2LAB')
       cv2.imshow("", image_salient)
       # Press Q to exit
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   v.release()
   cv2.destroyAllWindows()