トップページ -> コンピュータ実習 -> 顔検出、顔識別 -> 頭部の向きの推定を行ってみる(mpatacchiola/DeepGaze を使用)
[サイトマップへ]

頭部の向きの推定を行ってみる(mpatacchiola/DeepGaze を使用)

サイト構成 連絡先,業績など コンピュータ実習 データの扱い コンピュータ設定 教材(公開) サポートページ

目次

利用条件などは利用者において確認してください

サイト内の関連Webページ:

謝辞:DeepGaze の作者に感謝します

参考Webページ https://www.github.com/mpatacchiola/DeepGaze


前準備

Python, virtualenv, cmake, Dlib, MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール

以下,Windows でインストール済みであるものとして説明を続ける.

Dlib は C:\pytools\dlib にインストールされているとする

(GPU を使うときに限り) NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

GPU 版の TensorFlow を使うには, CUDA Compute Capability 3.5 以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要である.

Windows でのインストール手順は,「別のページ」で説明している

(GPU を使うときに限り) NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストール

GPU 版の TensorFlow を使うときについては,次のページに記載がある.

https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package


mpatacchiola/DeepGaze のインストール

隔離された Python 環境の新規作成と,TensorFlow 1.15,Python 用 OpenCV,Dlib のインストール

  1. 今から作成するPython 環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく

  2. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

  3. virtualenv隔離された Python 環境新規作成し,有効化

    下の例では,Python 環境名をtf1に設定している

    mkvirtualenv tf1
    lsvirtualenv 
    

  4. TenforFlow 1.15,Python 用 OpenCV, Dlib,scikit-image のインストール

    このとき,virtualenv のPython 仮想環境を有効化する(「tf1」のところは、Python仮想環境の名前)

    ※ 「pip install」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド

    ※ Windows で,「python」の代わりに,「py」(Windows のPythonランチャー)を使うと,Anaconda 3 内の Python が実行されることはない(Anaconda を使いたくないときは「py」)

    workon tf1
    py -m pip install --upgrade pip
    pip install -U tensorflow==1.15 opencv-python dlib
    pip install -U scikit-image  
    
    


    (途中省略)

    GPU版の TensorFlow を使いたいとき

    ※ TensorFlow 1.15 では CPU 版と GPU版が 1つのパッケージに統合されている.

    GPU 版 TensorFlow 1.15 を使うために,https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archiveから CUDA 10.0 を入手し,インストールしておくこと

    そして,https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手し,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 などに展開(解凍)し,パスを通しておくこと

mpatacchiola/DeepGaze のインストール

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

  2. DeepGaze のインストールディレクトリを空にしておく

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q deepgaze
    

  3. DeepGaze のインストール

    このとき,virtualenv のPython 仮想環境を有効化する(「tf1」のところは、Python仮想環境の名前)

    workon tf1
    git clone https://github.com/mpatacchiola/deepgaze
    cd deepgaze
    python setup.py build
    python setup.py install 
    



このページで説明のために使用するビデオ、写真


mpatacchiola/DeepGaze を用いて頭部の向きの推定を行ってみる

  1. C:\face-image のような作業用のディレクトリ(フォルダ)を作る

  2. mp4 形式ビデオファイル: sample2.mp4 を、C:\face-image の下にダウンロード

  3. Window でコマンドプロンプトを実行

  4. このとき,virtualenv のPython 仮想環境を有効化する(「tf1」のところは、Python仮想環境の名前)

    workon tf1
    

  5. c:\pytools\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 c:\pytools
    cd deepgaze\examples\ex_cnn_head_pose_estimation_images
    copy ex_cnn_head_pose_estimation_images.py a.py 
    

  6. 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

  7. 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:/face-image/sample2.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)
    
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    v.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

  8. ファイルを「上書き保存」する

  9. Python プログラムを動かす.

    ※ そのために, Windows では,「python」コマンドやPythonランチャーである「py」を使う. Ubuntu では「python3」コマンドを使う. あるいは, PyCharmなどにある Python コンソールも便利である.

    py a.py
    

  10. 結果の確認

ビデオカメラで確認

  1. 次のように書き換える.書き換えたら保存する

    v = cv2.VideoCapture(0)

    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)
    
        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 プログラムを動かす.

    ※ そのために, Windows では,「python」コマンドやPythonランチャーである「py」を使う. Ubuntu では「python3」コマンドを使う. あるいは, PyCharmなどにある Python コンソールも便利である.

    py a.py
    

  4. 結果の確認



問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)