金子邦彦研究室 ▶ 人工知能 ▶ Windows で動く人工知能関係 Pythonアプリケーション，オープンソースソフトウエア） ▶ PixelLib のインストールと動作確認（Mask R-CNN，特定クラスのインスタンス・セグメンテーション）（TensorFlow 2.0.4, Python 3.7 を使用）

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PixelLib のインストールと動作確認（Mask R-CNN，特定クラスのインスタンス・セグメンテーション）（TensorFlow 2.0.4, Python 3.7 を使用）

全体構成 人工知能 データベース ３次元，地図 プログラミング 情報工学全般 インストール 支援 連絡先，業績

事前学習済みの Mask R-CNN で，特定クラスのオブジェクトのセグメンテーションを行う．

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【目次】

  1. 前準備
  2. 画像のインスタンスセグメンテーション（PixelLib, Mask RCNN モデル）

【サイト内の関連ページ】

【関連する外部ページ】

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

CMake のインストール（Windows 上）

CMake はビルドツールである．

【サイト内の関連ページ】

Windows での cmake のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/

Python 3.7 64 ビット版のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

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

【Python のインストールでの注意点】

【Python 3.7 のインストール手順の詳細（別ページ） 】

Windows での Python 3.7 のインストール: 別ページ »で説明している．

【Python の公式ページ】

https://www.python.org/

【インストール手順の概要】

  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

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  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．

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    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.

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    4. 「Customize installation」をクリック．

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    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

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    6. 「Install for all users」を選ぶ．

      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

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    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

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    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．

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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開き，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

  2. 次のコマンドを実行する

    Python の使用は「py -3.7」で行う． 

    py -3.7 -m pip install -U pip setuptools

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③ Python 開発環境として，Python の隔離された環境に，Python コンソール（Jupyter Qt Console）, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract をインストール

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    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

  2. venv を用いて，Python の仮想環境を作成

    次のコマンドを実行する 

    py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
py -3.7 -m venv C:\venv\py37
  3. Python の仮想環境の使用開始と，Python 開発環境のインストール

    次のコマンドを実行する

    Python の使用は「C:\venv\py37\Scripts\activate.bat」の後，「python」で行う． 

    C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter

Visual Studio Community 2017，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（Windows 上）

Windows での Visual Studio Community 2017，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: 別ページ »で説明している．

画像のインスタンスセグメンテーション（PixelLib, Mask RCNN モデル）

次のページの手順に従う．

https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/video_instance.html

    1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

      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

    2. pycocotools のインストール 
      python -m pip install -U cython
python -m pip install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"

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    3. TensorFlow 2.0.4 その他のインストール 

      C:\venv\py37\scripts\activate.bat
python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu tensorflow-intel keras tensorboard tensorflow-estimator
python -m pip install tensorflow==2.0.4 keras numpy
    4. pixellib のインストール 
      C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
python -m pip install pixellib

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    5. coco を用いて学習済みの Mask RCNN モデルをダウンロード 
      mkdir %HOMEPATH%
cd %HOMEPATH%
curl -LO https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib/releases/download/1.2/mask_rcnn_coco.h5

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    6. 画像ファイルの準備

      画像ファイルは，%HOMEPATH%に置くことにする．

      ここでは， https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/Image_instance.html で公開されている Sample2.jpg を使用

    7. インスタンスセグメンテーションの実行

      Python プログラムを実行する．Matplotlib を使うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である．

      Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

      Python のまとめ: 別ページ »にまとめ 

      import pixellib
from pixellib.instance import instance_segmentation

segment_image = instance_segmentation()
segment_image.load_model("c:/data/mask_rcnn_coco.h5")
target_classes = segment_image.select_target_classes(person=True)
segment_image.segmentImage("c:/data/Sample2.jpg", segment_target_classes=target_classes, extract_segmented_objects=True, save_extracted_objects=True, output_image_name= "c:/data/Sample2_iseg_target1.jpg")

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    8. 画像ファイルの表示

      Python プログラムを実行する．Matplotlib を使うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である． 

      import matplotlib.pyplot as plt
a = plt.imread("c:/data/Sample2.jpg")
plt.imshow(a)
plt.show()
b = plt.imread("c:/data/Sample2_iseg_target1.jpg")
plt.imshow(b)
plt.show()

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    9. インスタンスセグメンテーションの実行

      Python プログラムを実行する．Matplotlib を使うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である． 

      import pixellib
from pixellib.instance import instance_segmentation

segment_image = instance_segmentation()
segment_image.load_model("c:/data/mask_rcnn_coco.h5")
target_classes = segment_image.select_target_classes(car=True)
segment_image.segmentImage("c:/data/Sample2.jpg", segment_target_classes=target_classes, extract_segmented_objects=True, save_extracted_objects=True, output_image_name= "c:/data/Sample2_iseg_target2.jpg")

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    10. 画像ファイルの表示

      Python プログラムを実行する．Matplotlib を使うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である． 

      import matplotlib.pyplot as plt
a = plt.imread("c:/data/Sample2.jpg")
plt.imshow(a)
plt.show()
b = plt.imread("c:/data/Sample2_iseg_target2.jpg")
plt.imshow(b)
plt.show()

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