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)

MMPose は, OpenMMLab の構成物で,2次元の姿勢推定,3次元の姿勢推定の機能を提供する.

【目次】

  1. 前準備
  2. MMPose のインストール(Windows 上)
  3. MMPose の動作確認(Windows 上)

前準備

Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストール

Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストールを行い、C/C++ コードの微づろ環境を整える。

[Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール

Build Tools for Visual Studio は,Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ,ライブラリ,ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。インストール済みの場合,この手順は不要である。

以下のコマンドは、Build Tools が未インストールの場合は winget で新規インストールし、インストール済みの場合は setup.exe modify でコンポーネントを追加する(バージョンは変更しない)。

インストールコマンドの実行方法

管理者権限コマンドプロンプトを起動する(手順:Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"

REM ============================================================
REM Visual Studio Build Tools + Desktop development with C++
REM (VCTools、MSBuildTools、CMake連携、Clang、Windows 11 SDK)
REM ============================================================
REM 進行中のインストーラーを停止(ロック競合回避)
taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1

REM 未インストール時: winget で新規インストール
REM インストール済み時: setup.exe modify でコンポーネント追加(バージョンは変更しない)
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
    for /f "usebackq delims=" %P in (`"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
) else (
    winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
)

REM 破損時の修復(任意、動作がおかしくなった場合)
REM "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" repair --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --quiet --norestart

REM 導入確認(インストールパスが表示されれば正常)
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath

上記のコマンドでは、Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし、続いて以下のコンポーネントを追加している。

上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools

Visual Studio を必要とするとき

Visual Studio の機能を必要とする場合は,追加インストールできる。

Python 3.12 のインストール

Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法でPython 3.12をインストールする。Pythonがインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法 1:winget によるインストール

インストールコマンドの実行方法

管理者権限コマンドプロンプトを起動する(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動するとPATHが反映される。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

方法 2:インストーラーによるインストール

  1. Python公式サイト(https://www.python.org/downloads/)にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンからWindows用インストーラーをダウンロードする。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
  4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号(例:Python 3.12.x)が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

Git のインストール

管理者権限コマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

関連する外部ページ

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.

関連する外部ページ

PyTorch のインストール(Windows 上)

  1. 以下の手順を管理者権限コマンドプロンプトで実行する (手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。
  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)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

    関連する外部ページ

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. 以下の手順を管理者権限コマンドプロンプトで実行する (手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。
  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. 以下の手順を管理者権限コマンドプロンプトで実行する (手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。
  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