MMPose のインストールと動作確認（姿勢推定，関節角度の推定）（PyTorch，Python を使用）（Windows 上）

前準備

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

• Build Tools for Visual Studio の機能のみが必要な場合

  Build Tools for Visual Studio のインストール を行う．

• Visual Studio の機能が必要である，あるいは，よく分からない場合

  Visual Studio をインストール する．

  Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」を選択することで， Build Tools for Visual Studio 2022 の機能も一緒にインストールされる．

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

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，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．

   winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
   winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
   

2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
   1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

   2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
      
   3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．
      

Visual Studio のインストール（Windows 上）

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，Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．

   winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
   winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
   

2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
   1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

   2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
   3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

Python 3.10，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 3.10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.3.10
   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

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.9.7 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 のインストール: 別ページ »で説明
• Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順: 別ページ »で説明

【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

PyTorch のインストール（Windows 上）

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. PyTorch のページを確認

   PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

3. 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）．

   次のコマンドを実行することにより， PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA 11.8 用）がインストールされる． 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 uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
   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

   【関連する外部ページ】

   • PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

MMPose のインストール（Windows 上）

インストールの方法は複数ある． ここでは， NVIDIA CUDA ツールキットを使うことも考え， インストールしやすい方法として，ソースコードからビルドしてインストールする方法を案内している．

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. PyTorch がインストールできていることを確認するために，PyTorch のバージョンを表示

   python -c "import torch; TORCH_VERSION = '.'.join(torch.__version__.split('.')[:2]); print(TORCH_VERSION)"
   

   
3. PyTorch が NVIDIA CUDA ツールキットを認識できていることを確認するために， PyTorch が認識しているNVIDIA CUDA ツールキット のバージョンを表示

   このとき，実際には 11.8 をインストールしているのに，「cu117」のように古いバージョンが表示されることがある．このような場合は，気にせずに続行する．

   python -c "import torch; CUDA_VERSION = torch.__version__.split('+')[-1]; print(CUDA_VERSION)"
   

   
4. MIM，MMPose のインストール

   インストール手順は， https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html に記載の手順による

   python -m pip install -U --ignore-installed pip
   python -m pip uninstall -y openmim mmcv mmcv-full opencv-python opencv-python-headless
   python -m pip install -U openmim opencv-python
   cd /d c:%HOMEPATH%
   rmdir /s /q mmpose
   git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git
   cd mmpose
   mim uninstall -y mmpose
   pip install -r requirements.txt
   mim install -e .
   mim list
   

   
5. MOT evaluation のインストール

   python -m pip install git+https://github.com/JonathonLuiten/TrackEval.git
   

MMPose の動作確認（Windows 上）

1. 次のコマンドを実行

   cd /d c:%HOMEPATH%
   cd mmpose
   python demo\topdown_demo_with_mmdet.py ^
       demo\mmdetection_cfg\faster_rcnn_r50_fpn_coco.py ^
       https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth ^
       configs/body_2d_keypoint/topdown_heatmap/coco/td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192.py ^
       https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w48_coco_256x192-b9e0b3ab_20200708.pth ^
       --input tests\data\coco\000000000785.jpg ^
       --output-root vis_results
   

   
2. vis_results の下に結果が保存されるので確認
   
   

ビデオファイルから３次元の姿勢推定を行ってみる（MMPose，学習済みモデルを使用）

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. MMPose のソースコード等のファイルをダウンロード

   cd /d c:%HOMEPATH%
   rmdir /s /q  mmpose
   git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git
   cd mmpose
   python -m pip install -r requirements.txt
   python setup.py develop
   

3. 使用するプログラムの準備

   MMPose の機能を利用．

   公式ページの https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/master/demo/docs/3d_human_pose_demo.md で説明されているプログラムを使用．

   ３次元の座標値を表示するように， 次のように， ファイル名: body3d_two_stage_video_demo.py のファイルの 475 行目に，print(pose_lift_results_vis) の 1行を追加．字下げも正しく．

   書き換えが終わったら上書き保存

   cd /d c:%HOMEPATH%
   cd mmpose
   cd demo
   notepad body3d_two_stage_video_demo.py
   

   
   
4. 姿勢推定の実行

   処理するビデオファイル名は， ここでは，demo/resources/demo.mp4 にしている．自分が処理したいものを設定すること．

   cd /d c:%HOMEPATH%
   cd mmpose
   python demo/body3d_two_stage_video_demo.py ^
       demo/mmdetection_cfg/faster_rcnn_r50_fpn_coco.py ^
       https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth ^
       configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w48_coco_256x192.py ^
       https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w48_coco_256x192-b9e0b3ab_20200708.pth ^
       configs/body/3d_kpt_sview_rgb_vid/video_pose_lift/h36m/videopose3d_h36m_243frames_fullconv_supervised_cpn_ft.py ^
       https://download.openmmlab.com/mmpose/body3d/videopose/videopose_h36m_243frames_fullconv_supervised_cpn_ft-88f5abbb_20210527.pth ^
       --video-path demo/resources/demo.mp4 ^
       --out-video-root vis_results ^
       --rebase-keypoint-height
   

   
5. 関節角度の計算

   関節角度の計算は，次の手順になる．

   • 3つの関節を選択

     3つの関節が必要．13, 8, 16 を選択

   • 関節間のベクトルを計算

     import math

     vector1 = (x13 - x8, y13 - y8, z13 - z8)

     length1 = math.sqrt(vector1[0]**2 + vector1[1]**2 + vector1[2]**2)

     vector2 = (x16 - x8, y16 - y8, z16 - z8)

     length2 = math.sqrt(vector2[0]**2 + vector2[1]**2 + vector2[2]**2)

     (x13, y13, z13)は13番目の関節の座標であり、(x8, y8, z8)は8番目の関節の座標であり， (x16, y16, z16)は16番目の関節の座標

   • ２つのベクトルの内積を計算

     dot_product = vector1[0] * vector2[0] + vector1[1] * vector2[1] + vector1[2] * vector2[2]

   • 内積から角度を計算

     angle = math.acos(dot_product / (length1 * length2))

     ここで、length1とlength2は、前の手順で計算した2つのベクトルの大きさです。

   関節角度の計算を行うために， まず，先ほどのプログラムをエディタで開く．

   cd /d c:%HOMEPATH%
   cd mmpose
   cd demo
   notepad body3d_two_stage_video_demo.py
   

   先ほどのプログラムを次のように書き換える．書き換えが終わったら上書き保存

   • 11行目に次の１行を追加

     import math
     

   • 475行目のところに，次を追加

             if pose_lift_results_vis:
                 first_obj = pose_lift_results_vis[0]
                 keypoints = first_obj['keypoints']
                 keypoints_3d = first_obj['keypoints_3d']
                 
                 vector1 = (keypoints_3d[13][0] - keypoints_3d[8][0], keypoints_3d[13][1] - keypoints_3d[8][1], keypoints_3d[13][2] - keypoints_3d[8][2])
                 length1 = math.sqrt(vector1[0]**2 + vector1[1]**2 + vector1[2]**2) 
                 vector2 = (keypoints_3d[16][0] - keypoints_3d[8][0], keypoints_3d[16][1] - keypoints_3d[8][1], keypoints_3d[16][2] - keypoints_3d[8][2])
                 length2 = math.sqrt(vector2[0]**2 + vector2[1]**2 + vector2[2]**2)
                 dot_product = vector1[0] * vector2[0] + vector1[1] * vector2[1] + vector1[2] * vector2[2] 
                 angle = math.acos(dot_product / (length1 * length2))
                 degree = angle * 180 / math.pi
                 print("degree = ", round(degree, 1))
     

     
     
6. 姿勢推定の実行

   先ほどと同じプログラムを，同じオプションで実行

   処理するビデオファイル名は， ここでは，demo/resources/demo.mp4 にしている．自分が処理したいものを設定すること．

   cd /d c:%HOMEPATH%
   cd mmpose
   python demo/body3d_two_stage_video_demo.py ^
       demo/mmdetection_cfg/faster_rcnn_r50_fpn_coco.py ^
       https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth ^
       configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w48_coco_256x192.py ^
       https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w48_coco_256x192-b9e0b3ab_20200708.pth ^
       configs/body/3d_kpt_sview_rgb_vid/video_pose_lift/h36m/videopose3d_h36m_243frames_fullconv_supervised_cpn_ft.py ^
       https://download.openmmlab.com/mmpose/body3d/videopose/videopose_h36m_243frames_fullconv_supervised_cpn_ft-88f5abbb_20210527.pth ^
       --video-path demo/resources/demo.mp4 ^
       --out-video-root vis_results ^
       --rebase-keypoint-height
   

   
7. 元のビデオの確認

   demo\resources\demo.mp4
   

   
8. 結果の確認

   vis_results\vis_demo.mp4