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VidGear のインストールと動作確認（ビデオの安定化，その他ビデオ処理のライブラリ）（Python を使用）（Windows 上）

VidGear はビデオ処理のライブラリ． （ディープラーニングは用いていない）．

ビデオの読み込み，書き出し，処理，送受信の機能を持つ．対象は， カメラ，スクリーンからも四方鳥，Webブラウザへの送信，ファイル，その他オンラインのストリーミングである． Python から扱うことができる．

【目次】

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

【関連する外部ページ】

前準備

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

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。

以下のコマンド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」）。

REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --accept-source-agreements --accept-package-agreements --silent --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64

REM Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools ^
  --override "--passive --wait --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.ClangCL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"

--add で追加されるコンポーネント

上記のコマンドでは，まず 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，次に setup.exe を用いて以下のコンポーネントを追加している。

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools

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。

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，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，管理者権限でコマンドプロンプトを起動（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」）。

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Python ランチャーとPython 3.12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． 

    reg add "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled /t REG_DWORD /d 1 /f
REM Python, Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 --id Python.Launcher --id Git.Git -e --silent
REM Python のパス
set "INSTALL_PATH=C:\Program Files\Python312"
echo "%PATH%" | find /i "%INSTALL_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%INSTALL_PATH%" /M >nul
echo "%PATH%" | find /i "%INSTALL_PATH%\Scripts" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%INSTALL_PATH%\Scripts" /M >nul
REM Git のパス
set "NEW_PATH=C:\Program Files\Git\cmd"
if exist "%NEW_PATH%" echo "%PATH%" | find /i "%NEW_PATH%" >nul
if exist "%NEW_PATH%" if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%NEW_PATH%" /M >nul

【関連する外部ページ】

【サイト内の関連ページ】

【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．

【関連する外部ページ】

PyTorch のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，管理者権限でコマンドプロンプトを起動（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) 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】

    【関連する外部ページ】

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

VidGear のインストール（Windows 上）

公式のページ: https://abhitronix.github.io/vidgear/latest/installation/ によりインストールを行う

  1. Windows で，管理者権限でコマンドプロンプトを起動（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. インストール 
    python -m pip install -U opencv-python
python -m pip pip install -U vidgear[core]
python -m pip pip install -U vidgear[asyncio]

動作確認

公式ページに記載のプログラムのうち１つを実行してみる．

まず，ファイル名 test.mp4 のビデオファイルを準備

  • Python プログラムの実行
    Python プログラムの実行

    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 

    python

    # import required libraries
from vidgear.gears import VideoGear
import numpy as np
import cv2

# open any valid video stream with stabilization enabled(`stabilize = True`)
stream_stab = VideoGear(source="test.mp4", stabilize=True).start()

# open same stream without stabilization for comparison
stream_org = VideoGear(source="test.mp4").start()

# loop over
while True:

    # read stabilized frames
    frame_stab = stream_stab.read()

    # check for stabilized frame if Nonetype
    if frame_stab is None:
        break

    # read un-stabilized frame
    frame_org = stream_org.read()

    # concatenate both frames
    output_frame = np.concatenate((frame_org, frame_stab), axis=1)

    # put text over concatenated frame
    cv2.putText(
        output_frame,
        "Before",
        (10, output_frame.shape[0] - 10),
        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.6,
        (0, 255, 0),
        2,
    )
    cv2.putText(
        output_frame,
        "After",
        (output_frame.shape[1] // 2 + 10, output_frame.shape[0] - 10),
        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.6,
        (0, 255, 0),
        2,
    )

    # Show output window
    cv2.imshow("Stabilized Frame", output_frame)

    # check for 'q' key if pressed
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord("q"):
        break

# close output window
cv2.destroyAllWindows()

# safely close both video streams
stream_org.stop()
stream_stab.stop()