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金子邦彦研究室

DeepGaze による頭部の姿勢推定（mpatacchiola/DeepGaze，Python 3.7, TensorFlow 1.15.5 を使用）（Windows 上）

前準備

Visual Studio Community 2017 のインストール

NVIDIA CUDA 10.0 は Visual Studio Commnity 2017, 2015, 2013, 2012 と連携して動く機能がある．

NVIDIA CUDA 10.0 のインストールの前に， Visual Studio Commnity 2017 のインストールを行う．

Visual Studio Commnity 2017 のインストールは， https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/older-downloads/ で「2017」を選び，「ダウンロード」をクリック． その後表示されるダウンロードの画面で， 「Visual Studio Commnity 2017」を選ぶ．

Git のインストール

Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:

• Windows での Git のインストール: 別ページで説明している．
• Ubuntu では，端末で，次のコマンドを実行して，Git をインストールする．

  sudo apt -y update
  sudo apt -y install git
  

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0，NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール

GPU は，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある． NVIDIA CUDA ツールキット は，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである．

NVIDIA ドライバのインストール

インストールの要点

• Windows で，NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べたいときは， hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる．
• 次のページから，最新版のNVIDIA ドライバをダウンロード (Windows, Linux):

  https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

  最新版ではない NVIDIA CUDA ツールキットを使う場合は， NVIDIA CUDA ツールキットのインストーラに同封のNVIDIA ドライバはバージョンが古い．

NVIDIA CUDA ツールキット 10.0, NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール

インストールの要点

• NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロードとインストール

  次のページからダウンロードし，インストールする．

  NVIDIA CUDA ツールキットのページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

• NVIDIA cuDNN のダウンロードと設定
  1. NVidia の cuDNN のウェブページを開く

     https://developer.nvidia.com/cuDNN

  2. ダウンロードしたいので，cuDNNのところにある「Download cuDNN」をクリック．
     
  3. NVIDIA Developer Program メンバーシップに入る

     cuDNN のダウンロードのため．

     「Join now」をクリック．その後，画面の指示に従う． 利用者本人が，電子メールアドレス，表示名，パスワード，生年月日を登録．利用条件等に合意．

  4. ログインする
  5. ライセンス条項の確認
     • NVIDIA cuDNN のダウンロードページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
     • Windows での NVIDIA cuDNN のインストールの詳細説明: 別ページで説明している．
  6. いまダウンロードした zip ファイルを，分かりやすいディレクトリに展開（解凍）する
  7. そこに，パスを通す．

     「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0」に展開（解凍）した場合は， すでに パスは通っているので，何もしなくてよい．

  8. 「NVIDIA cuDNN をインストールしたディレクトリ」をもとに環境変数を設定する．

     システム環境変数 CUDNN_PATH に，c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 を設定

     管理者として実行した コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する．

     call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\", \"Machine\")"
     

Python 3.7 64 ビット版のインストール，pip と setuptools の更新

① Python 3.7 64 ビット版のインストール（Windows 上）

インストール手順

Windows での Python 3.7 のインストール（あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている）

1. Python の URL を開く

   URL: https://www.python.org

2. Windows 版の Python 3.7 をダウンロード

   ページの上の方にある「Downloads」をクリック，「Downloads」の下にメニューが出るので，その中の「Windows」をクリック．

   そして，Python 3.7.x (x は数字）を探す．

   そして，Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので，「Windows x86-64 executable installer」を選ぶ

   
3. インストール時の設定
   1. いまダウンロードした .exe ファイルを右クリック， 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶ．
      
   2. Python ランチャーをインストールするために，「Install launcher for all users (recommended)」をチェック．

      ※ すでに Python ランチャーをインストール済みのときは， 「Install launcher for all users (recommended)」がチェックできないようになっている場合がある．そのときは，チェックせずに進む．

   3. 「Add Python 3.7 to PATH」をチェック.
      
   4. 「Customize installation」をクリック．
      
   5. オプションの機能 (Optional Features)は，既定（デフォルト）のままでよい． 「Next」をクリック
      
   6. 「Install for all users」を選んでおいたほうが，複数人で使えて便利という考え方もある．

      そして，Python のインストールディレクトリは，「C:\Program Files\Python37」のように自動設定されることを確認．

      「Install」をクリック

      
   7. 「Disable path length limit」が表示される場合がある．クリックして，パス長の制限を解除する
      
   8. インストールが終了したら，「Close」をクリック
4. インストールのあと，Windows のスタートメニューに「Python 3.7」が増えていることを確認．
5. システムの環境変数 Path の確認のため，新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．

   py とpip にパスが通っていることの確認である．

   where py
   where pip
   

   where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され， where pip では「C:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認．

② pip と setuptools の更新（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として実行し，それを使って pip を実行することにする．

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページで説明している．

2. 次のコマンドを実行

   py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
   

Python 3.7 64 ビット版のインストール，pip と setuptools の更新

① Python 3.7 64 ビット版のインストール（Windows 上）

インストール手順

Windows での Python 3.7 のインストール（あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている）

1. Python の URL を開く

   URL: https://www.python.org

2. Windows 版の Python 3.7 をダウンロード

   ページの上の方にある「Downloads」をクリック，「Downloads」の下にメニューが出るので，その中の「Windows」をクリック．

   そして，Python 3.7.x (x は数字）を探す．

   そして，Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので，「Windows x86-64 executable installer」を選ぶ

   
3. インストール時の設定
   1. いまダウンロードした .exe ファイルを右クリック， 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶ．
      
   2. Python ランチャーをインストールするために，「Install launcher for all users (recommended)」をチェック．

      ※ すでに Python ランチャーをインストール済みのときは， 「Install launcher for all users (recommended)」がチェックできないようになっている場合がある．そのときは，チェックせずに進む．

   3. 「Add Python 3.7 to PATH」をチェック.
      
   4. 「Customize installation」をクリック．
      
   5. オプションの機能 (Optional Features)は，既定（デフォルト）のままでよい． 「Next」をクリック
      
   6. 「Install for all users」を選んでおいたほうが，複数人で使えて便利という考え方もある．

      そして，Python のインストールディレクトリは，「C:\Program Files\Python37」のように自動設定されることを確認．

      「Install」をクリック

      
   7. 「Disable path length limit」が表示される場合がある．クリックして，パス長の制限を解除する
      
   8. インストールが終了したら，「Close」をクリック
4. インストールのあと，Windows のスタートメニューに「Python 3.7」が増えていることを確認．
5. システムの環境変数 Path の確認のため，新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．

   py とpip にパスが通っていることの確認である．

   where py
   where pip
   

   where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され， where pip では「C:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認．

② pip と setuptools の更新（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として実行し，それを使って pip を実行することにする．

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページで説明している．

2. 次のコマンドを実行

   py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
   

TensorFlow 1.15.5, Keras 2.3.1 のインストール

コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行

py -3.7 -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-text tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer scipy pandas matplotlib
# TensorFlow 1.15.5 のため numpy, protobuf の古いバージョンを使用．エラーが出にくいと考えられる numpy 1.16.2, protobuf 3.19.4 を使用
py -3.7 -m pip install -U numpy==1.16.2 protobuf==3.19.4 tensorflow-gpu==1.15.5 keras==2.3.1 scipy==1.5.4
py -3.7 -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
py -3.7 -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
py -3.7 -m pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git

mpatacchiola/DeepGaze のインストール

Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．
2. DeepGaze のインストールディレクトリを空にしておく

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q deepgaze
   

   
3. DeepGaze のインストール

   cd %HOMEPATH%
   git clone https://github.com/mpatacchiola/deepgaze
   cd deepgaze
   py -3.7 setup.py build
   py -3.7 setup.py install 
   

   
4. 終了の確認

   エラーメッセージが出ていないこと．

mpatacchiola/DeepGaze を用いて頭部の姿勢推定を行ってみる

Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

サンプルプログラムを動かしてみる

1. Windows では，コマンドプロンプトを実行．
2. 次のコマンドを実行

   cd %HOMEPATH%
   cd deepgaze\examples\ex_cnn_head_pose_estimation_images
   py -3.7 ex_cnn_head_pose_estimation_images.py
   

   
3. 結果を確認
   

動画ファイルで動かす

1. Windows では，コマンドプロンプトを実行．
2. 作業用のディレクトリ（フォルダ）として，c:\imageを作り， sample1.mp4 を，c:\image の下にダウンロード

   mkdir c:\image
   cd c:\image
   curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/sample1.mp4
   

   
3. %HOMEPATH%\deepgaze の下の examples の下の ex_cnn_head_pose_estimation_images の下にあるファイルを使いたい

   ファイルのコピー

   cd %HOMEPATH%
   cd deepgaze\examples\ex_cnn_head_pose_estimation_images
   copy ex_cnn_head_pose_estimation_images.py a.py 
   

   
4. いまコピーしてできた新しいファイル a.py をエディタで開く

   notepad a.py
   

   
5. OpenCV による動画表示を行うために， このプログラムファイルの後半部分を次のように書き換え

   v = cv2.VideoCapture("c:/image/sample1.mp4")
   while(v.isOpened()):
       r, img = v.read()
       if ( r == False ):
           break
       img = cv2.resize(img, (480, 480))
       roll = my_head_pose_estimator.return_roll(img)  # Evaluate the roll angle using a CNN
       pitch = my_head_pose_estimator.return_pitch(img)  # Evaluate the pitch angle using a CNN
       yaw = my_head_pose_estimator.return_yaw(img)  # Evaluate the yaw angle using a CNN
       print("roll %s, pitch %s, yaw %s" % ( str(roll[0,0,0]), str(pitch[0,0,0]), str(yaw[0,0,0]) ) )
   
       cv2.imshow("", img)
       # Press Q to exit
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   v.release()
   cv2.destroyAllWindows()
   

   

   編集したら，ファイルを「上書き保存」する

6. Python プログラムの実行

   py -3.7 a.py
   

   
7. 結果の確認
   

ビデオカメラで確認

1. OpenCV による動画表示を行うために， 次のように書き換える．書き換えたら保存する

   v = cv2.VideoCapture(0)
   while(v.isOpened()):
       r, img = v.read()
       if ( r == False ):
           break
       img = cv2.resize(img, (480, 480))
       roll = my_head_pose_estimator.return_roll(img)  # Evaluate the roll angle using a CNN
       pitch = my_head_pose_estimator.return_pitch(img)  # Evaluate the pitch angle using a CNN
       yaw = my_head_pose_estimator.return_yaw(img)  # Evaluate the yaw angle using a CNN
       print("roll %s, pitch %s, yaw %s" % ( str(roll[0,0,0]), str(pitch[0,0,0]), str(yaw[0,0,0]) ) )
   
       cv2.imshow("", img)
       # Press Q to exit
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   v.release()
   cv2.destroyAllWindows()
   

   
2. ファイルを「上書き保存」する

3. Python プログラムの実行

   py -3.7 a.py
   

4. 結果の確認