uoip/monoVO-python のインストールと動作確認(ビジュアルオドメトリ)(Windows 上)

Visual Odometry(ビジュアル・オドメトリ)とは,撮影された動画像から,撮影者の動きを推定する技術である.動きと出発地が分かれば,どこに移動したかも分かる.

公開されているソフトウェアとデータを用いて,ビジュアル・オドメトリの動作を確認する.

参考Webページ: https://github.com/uoip/monoVO-python

参考Webページ: http://avisingh599.github.io/vision/monocular-vo/

参考Webページ: http://avisingh599.github.io/vision/visual-odometry-full/

前準備

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\""
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 )

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。

uoip/monoVO-python のインストール(Windows 上)

FFmpeg,ImageMagick のインストール

uoip/monoVO-python のインストール(Windows 上)

ここでの作業に使っているディレクトリ
  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. PythonのOpenCVライブラリのインストール
    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python
    
  3. GitHub の uoip/monoVO-python で公開されているプログラムのダウンロードと展開(解凍)
    1. uoip / monoVO-python の Web ページを開き,プログラムをダウンロードする.

      https://github.com/uoip/monoVO-python

    2. 緑色の「Code」ボタンをクリックし,「Download ZIP」をクリック
    3. uoip / monoVO-python で公開されているプログラム の .zip ファイルのダウンロードが始まるので確認する.
    4. ダウンロードしたファイルを展開(解凍)し,分かりやすいディレクトリに置く.
      Windows での展開(解凍)に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明

      この .zip ファイルは,c:\pytools\monoVO-python-master に展開(解凍)したものとして,説明を続けるので,適切に読み替えてください.

モノクロのビデオを用いたビジュアル・オドメトリ

KITTY オドメトリデータセット(KITTY odometry data set) のダウンロード

  1. テスト用の画像データのダウンロードと展開(解凍)

    テスト画像データをダウンロードしたい.再度,uoip / monoVO-python の Web ページを開く

    https://github.com/uoip/monoVO-python

  2. KITTY odometry data set (grayscale, 22 GB)」をクリック.
  3. 濃淡 (grayscale) 画像を使うため,「Download odometry data set (grayscale, 22GB)」をクリック.

    これは,画像データの .zip ファイルである(多数の .png形式の画像ファイルを zip 形式に固めたものである).

  4. メールアドレスを登録し,「Request Download Link」をクリック.
  5. 電子メールで通知が送られてくるので確認の上,電子メールの中のリンクをクリックする.
    • 件名を確認し,他のメールと混同しないよう確認したうえでリンクをクリックする.
  6. リンクをクリックすると,ダウンロードが始まるので確認する.

    * ダウンロードには時間がかかる

  7. いまダウンロードしたテスト用画像データの .zip ファイルを,分かりやすいディレクトリ(日本語を含まないこと)に展開(解凍)する.
    Windows での展開(解凍)に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明

    この .zip ファイルは,C:\data_odometry_gray\dataset に展開(解凍)したものとして,説明を続けるので,適切に読み替えてください.

  8. 展開(解凍)してできたファイルを確認する.
    • .png 形式のファイルが多数ある
    • ファイル名は6桁の数字の連番になっている
    • 多数のディレクトリに分かれている

テスト用の ground truth データのダウンロードと展開(解凍)

  1. 次に,テスト用の ground truth データをダウンロードしたい.再度,uoip / monoVO-python の Web ページを開く

    https://github.com/uoip/monoVO-python

  2. 再度,「KITTY odometry data set (grayscale, 22 GB)」をクリック.

    これは,画像データの .zip ファイルである(多数の .png形式の画像ファイルを zip 形式に固めたものである).

  3. 今度は,テスト用の ground truth データを使うため,「Download odometry ground truth poses (4 MB)」をクリック.
  4. メールアドレスを登録し,「Request Download Link」をクリック.
  5. 電子メールで通知が送られてくるので確認の上,電子メールの中のリンクをクリックする.
    • 今度も,件名を確認し,他のメールと混同しないよう確認したうえでリンクをクリックする.
  6. リンクをクリックすると,ダウンロードが始まるので確認する.
  7. いまダウンロードしたテスト用の ground truth データの .zip ファイルを,分かりやすいディレクトリ(日本語を含まないこと)に展開(解凍)する.
    Windows での展開(解凍)に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明

    この .zip ファイルは,C:\data_odometry_poses\dataset に展開(解凍)したものとして,説明を続けるので,適切に読み替えてください.

  8. 展開(解凍)してできたファイルを確認する.

設定とテスト実行

  1. プログラムファイルがあるディレクトリの確認

    先ほど,uoip / monoVO-python の .zip ファイルは, c:\pytools\monoVO-python-master(適切に読み替えること)のようなディレクトリに展開(解凍)したはずである.

  2. Windows でコマンドプロンプトを開く.
  3. 2to3 -w の実行
    cd c:\pytools\monoVO-python-master
    2to3 -w -w test.py
    2to3 -w -w visual_odometry.py
    
  4. プログラムファイル内の設定のため, test.pyエディタで開く
  5. 「/home/xxx/datasets/KITTI_odometry_pose」のようにディレクトリ名(フォルダ名)が書いてある.
  6. C:/data_odometry_poses/dataset/poses」のように書き換える. 先ほどダウンロードした「画像の .zip」ファイルの展開(解凍)先のディレクトリ書き換える
  7. 「/home/xxx/datasets/KITTI_odometry_gray」のようにディレクトリ名(フォルダ名)が書いてある.
  8. C:/data_odometry_gray/dataset/sequences」のように書き換える. 先ほどダウンロードした「画像の .zip」ファイルの展開(解凍)先のディレクトリ書き換える
  9. test.py を実行する.
    python test.py
    
    * 次のような表示が出たときは, 「画像の .zip」ファイルの展開(解凍)先のディレクトリが正しく test.py に設定されているかを確認し、やり直す
  10. 結果が画面に表示されるので確認する.これは推定された自己位置正解の移動軌跡である.