neurvps のインストールと動作確認（消失点推定）（Python，PyTorch を使用）（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++ コードのビルド環境を整える。

REM ============================================================
REM Visual C++ 再頒布可能パッケージ (VCRedist 2015-)
REM ============================================================
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo VCRedist のインストールに失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

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。対象プロセスが存在しない場合は
REM taskkillがエラーを返すが、これは想定内であるため出力のみ抑制する）
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
taskkill /F /IM msiexec.exe /T >nul 2>&1

REM Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
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 --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.v143.x86.x64 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
    if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo Build Tools のコンポーネント追加に失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )
) 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 --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.v143.x86.x64"
    if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo Build Tools のインストールに失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )
)

REM
REM BuildTools のインストールパスを vswhere.exe で取得（メジャーバージョンに依存しない）
set "VSWHERE=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe"
set "BT_PATH="
for /f "usebackq delims=" %P in (`"%VSWHERE%" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do set "BT_PATH=%P"
if not defined BT_PATH ( color 0c & echo Build Tools のインストールパスを取得できませんでした & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

REM 破損時の修復（任意、動作がおかしくなった場合）
REM if defined BT_PATH "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" repair --installPath "%BT_PATH%" --quiet --norestart
REM 導入確認（インストールパスが表示されれば正常）
"%VSWHERE%" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath

winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools

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。

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\""
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo Python 3.12 のインストールに失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; if(Test-Path $p){$k=[Microsoft.Win32.Registry]::LocalMachine.OpenSubKey('SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment',$true); $c=$k.GetValue('Path','',[Microsoft.Win32.RegistryValueOptions]::DoNotExpandEnvironmentNames); $t=$k.GetValueKind('Path'); $new=$c; if((';'+$new+';') -notlike \"*;$p;*\"){$new=$p+';'+$new}; if((';'+$new+';') -notlike \"*;$s;*\"){$new=$s+';'+$new}; if($new -ne $c){$k.SetValue('Path',$new,$t)}; $k.Close()}"

REM 現在のセッションにも反映（システムPATHを再取得して連結）
for /f "usebackq tokens=2,*" %A in (`reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path`) do set "PATH=%B"

REM pip / wheel の更新
python -m pip install --no-user -U pip wheel
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo pip / wheel の更新に失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

python --version

Git のインストール

管理者権限で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」）。

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】

• Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Build Tools for Visual Studio 2026，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 12.8，NVIDIA cuDNN 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 2026 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 12.8，NVIDIA cuDNN 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 2026 （ビルドツール for Visual Studio 2026）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. 以下の手順を管理者権限の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. 次のコマンドを実行する（実行するコマンドは，PyTorch のページに表示されるコマンドを使う）．

   次のコマンドにより， PyTorch （NVIDIA CUDA 12.8 用）がインストールされる．

   事前に，NVIDIA CUDA ツールキット 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 12.8 が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，「torch.cuda.is_available()」の実行結果は True になる．

   python -m pip install -U --no-user --ignore-installed pip
   python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
   python -m pip install -U --no-user torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
   
   python -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

FFmpeg のインストール（Windows 上）

Windows での FFmpeg のインストール（Windows 上）: 別ページ »で説明

neurvps のインストールと動作確認（Windows 上）

REM 7-Zip をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id 7zip.7zip -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM 7-Zip のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\7-Zip'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and $c -notlike \"*$p*\"){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$c\",'Machine')}"

neurvps のインストール（Windows 上）

1. 以下の手順を管理者権限の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. neurvps のダウンロードとインストール，関連ファイルのダウンロード

   cd /d c:%HOMEPATH%
   rmdir /s /q neurvps
   git clone https://github.com/zhou13/neurvps
   python -m pip install -U --no-user tensorboardx pyyaml docopt matplotlib scikit-image opencv-python tqdm gdown ninja
   mkdir data logs
   
   cd data
   gdown 1yRwLv28ozRvjsf9wGwAqzya1xFZ5wYET -O su3.tar.xz
   gdown 1rpQNbZQEUff2j2rxr3mBl6xohGFl6sLv -O tmm17.tar.xz
   gdown 1y_O9PxZhJ_Ml297FgoWMBLvjC1BvTs9A -O scannet.tar.xz
   "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x su3.tar.xz
   "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x tmm17.tar.xz
   "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x scannet.tar.xz
   "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x su3.tar
   "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x tmm17.tar
   "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x scannet.tar
   

3. 学習済みモデルを %HOMEPATH%\neurvps に置く．

   次のページの「Pre-trained Models」のところから学習済みモデルをダウンロードする．

   https://github.com/zhou13/neurvps

   学習済みモデルは３種類あるので，使いたいものを１つダウンロードする．

   ダウンロードされる zip ファイルを展開（解凍）し，%HOMEPATH%\neurvps に置く．

   
4. 動作確認

   公式ページ https://github.com/zhou13/neurvps の記載に従い，eval.py を実行

   1. 以下のコマンドを管理者権限のx64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)で実行する 　　（手順：スタートメニュー →「Visual Studio 20xx」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」 → 「管理者として実行」）。
      「x64 Native Tools コマンドプロンプト」がないときは，ビルドツール (Build Tools) をインストールすると，x64 Native Tools コマンドプロンプトも合わせてインストールされる．手順は，別ページ »で説明している．

      cd /d c:%HOMEPATH%
      cd neurvps
      python eval.py -d 0 config.yaml checkpoint_latest.pth.tar
      

      
   2. angular accuracy (AA) 曲線のグラフが表示されるので確認
      

消失点推定を実行してみる

1. 画像を準備する．

   画像ファイルは，%HOMEPATH%\neurvps に「sample.png」というファイル名で保存すること．あとで使用する．

2. Python プログラムファイルを準備する．
   https://github.com/zhou13/neurvps で公開されている公式のプログラム eval.py を書き換えたものを使用．

   #!/usr/bin/env python3
   """Compute vanishing points using corase-to-fine method
   Usage:
       eval.py [options]  
   
   Arguments:
                       Path to the yaml hyper-parameter file
                        Path to the checkpoint
   
   Options:
      -h --help                     Show this screen
      -d --devices         Comma seperated GPU devices [default: 0]
      -o --output 
             Path to the output AA curve [default: error.npz]
      --dump                Dump the result images to the given folder
   """
   
   import os
   import sys
   import math
   import shlex
   import pprint
   import random
   import os.path as osp
   import threading
   import subprocess
   
   import numpy as np
   import torch
   from torchvision import transforms
   import matplotlib as mpl
   import skimage.io
   from PIL import Image
   import numpy.linalg as LA
   import matplotlib.pyplot as plt
   import mpl_toolkits.mplot3d
   from tqdm import tqdm
   from docopt import docopt
   
   import neurvps
   import neurvps.models.vanishing_net as vn
   from neurvps.config import C, M
   from neurvps.datasets import Tmm17Dataset, ScanNetDataset, WireframeDataset
   
   IMAGENAME="sample.png"
   
   def AA(x, y, threshold):
       index = np.searchsorted(x, threshold)
       x = np.concatenate([x[:index], [threshold]])
       y = np.concatenate([y[:index], [threshold]])
       return ((x[1:] - x[:-1]) * y[:-1]).sum() / threshold
   
   transform = transforms.Compose(
       [
           transforms.ToTensor(),
       ]
   )
   
   def main():
       args = docopt(__doc__)
       config_file = args[""]
       C.update(C.from_yaml(filename=config_file))
       C.model.im2col_step = 32  # override im2col_step for evaluation
       M.update(C.model)
       pprint.pprint(C, indent=4)
   
       random.seed(0)
       np.random.seed(0)
       torch.manual_seed(0)
   
       device_name = "cpu"
       os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args["--devices"]
       if torch.cuda.is_available():
           device_name = "cuda"
           torch.backends.cudnn.deterministic = True
           torch.cuda.manual_seed(0)
           print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPU(s)!")
       else:
           print("CUDA is not available")
       device = torch.device(device_name)
   
       if M.backbone == "stacked_hourglass":
           model = neurvps.models.hg(
               planes=64, depth=M.depth, num_stacks=M.num_stacks, num_blocks=M.num_blocks
           )
       else:
           raise NotImplementedError
   
       checkpoint = torch.load(args[""], weights_only=False)
       model = neurvps.models.VanishingNet(
           model, C.model.output_stride, C.model.upsample_scale
       )
       model = model.to(device)
       model = torch.nn.DataParallel(
           model, device_ids=list(range(args["--devices"].count(",") + 1))
       )
       model.load_state_dict(checkpoint["model_state_dict"])
   #    model.eval()
   
       if C.io.dataset.upper() == "WIREFRAME":
           Dataset = WireframeDataset
       elif C.io.dataset.upper() == "TMM17":
           Dataset = Tmm17Dataset
       elif C.io.dataset.upper() == "SCANNET":
           Dataset = ScanNetDataset
       else:
           raise NotImplementedError
   
       loader = torch.utils.data.DataLoader(
           Dataset(C.io.datadir, split="valid"),
           batch_size=1,
           shuffle=False,
           num_workers=C.io.num_workers if os.name != "nt" else 0,
           pin_memory=True,
       )
   
       if args["--dump"] is not None:
           os.makedirs(args["--dump"], exist_ok=True)
   
       err = []
       n = C.io.num_vpts
       im = Image.open(IMAGENAME).resize((512,512))
       image = transform(im).unsqueeze(0).to(device)
       input_dict = {"image": image, "test": True}
   
       vpts = sample_sphere(np.array([0, 0, 1]), np.pi / 2, 64)
       input_dict["vpts"] = vpts
       with torch.no_grad():
           score = model(input_dict)[:, -1].cpu().numpy()
       index = np.argsort(-score)
       candidate = [index[0]]
       for i in index[1:]:
           if len(candidate) == n:
               break
           dst = np.min(np.arccos(np.abs(vpts[candidate] @ vpts[i])))
           if dst < np.pi / n:
               continue
           candidate.append(i)
   
       vpts_pd = vpts[candidate]
   
       for res in range(1, len(M.multires)):
           vpts = [sample_sphere(vpts_pd[vp], M.multires[-res], 64) for vp in range(n)]
           input_dict["vpts"] = np.vstack(vpts)
           with torch.no_grad():
               score = model(input_dict)[:, -res - 1].cpu().numpy().reshape(n, -1)
           for i, s in enumerate(score):
               vpts_pd[i] = vpts[i][np.argmax(s)]
   
       plt.imshow(im)
       cc = ["blue", "cyan", "orange"]
       for c, w in zip(cc, vpts_pd):
           x = w[0] / w[2] * C.io.focal_length * 256 + 256
           y = -w[1] / w[2] * C.io.focal_length * 256 + 256
           print(x,y)
           plt.scatter(x, y, color=c)
           for xy in np.linspace(0, 512, 10):
               plt.plot(
                   [x, xy, x, xy, x, 0, x, 511],
                   [y, 0, y, 511, y, xy, y, xy],
                   color=c,
               )
       plt.show()
   
       err = np.sort(np.array(err))
       np.savez(args["--output"], err=err)
       y = (1 + np.arange(len(err))) / len(loader) / n
   
   
   def sample_sphere(v, alpha, num_pts):
       v1 = orth(v)
       v2 = np.cross(v, v1)
       v, v1, v2 = v[:, None], v1[:, None], v2[:, None]
       indices = np.linspace(1, num_pts, num_pts)
       phi = np.arccos(1 + (math.cos(alpha) - 1) * indices / num_pts)
       theta = np.pi * (1 + 5 ** 0.5) * indices
       r = np.sin(phi)
       return (v * np.cos(phi) + r * (v1 * np.cos(theta) + v2 * np.sin(theta))).T
   
   
   def orth(v):
       x, y, z = v
       o = np.array([0.0, -z, y] if abs(x) < abs(y) else [-z, 0.0, x])
       o /= LA.norm(o)
       return o
   
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   
   

3. Python プログラムの実行

   コマンドプロンプトで次を実行

   cd /d c:%HOMEPATH%\neurvps
   python eval.py -d 0 config.yaml checkpoint_latest.pth.tar