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金子邦彦研究室

頭部の向きの推定（mpatacchiola/DeepGaze，Python 3.6, TensorFlow 1.15 を使用）

前準備

（Windows を使う場合のみ）マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

「Visual Studio Community 2019 vesion 16.2, マイクロソフト C++ ビルドツールのインストール（Windows 上）」で説明している．

Python，TensorFlow 1.15 のインストール

すでに TensorFlow 2 を使っている，あるいは使う予定ということがありえる． 単純には，TensorFlow 2 と TensorFlow 1.15 を共存させて Python で使うということはできないが， 少しの手間で，共存できるようになる． そこで，TensorFlow 2 とTensorFlow 1.15 の共存を前提として， TensorFlow 1.15 のインストールを行う．

Windows の場合

Windows でのPython3.6，TensorFlow 1.15 のインストール：別ページで説明している．

すでにPython 3.9 あるいは Python 3.8 をインストールしている，あるいは，インストール予定という場合を想定し， あとのトラブルが起きにくい，そして，簡単に運用できるように 「Python 3.6 をインストールし，その上に，TensorFlow 1.15.5 をインストールする」という手順を案内している．

Ubuntu の場合

Ubuntu でのPython，TensorFlow 1.15 のインストール：別ページで案内している．

Ubuntu のシステム Python に影響を与えないように，隔離された Python 3.6 仮想環境の新規作成し，その上にTensorFlow 1.15.5 をインストールするという手順（venv を使用）（Ubuntu 上）を案内している．

Git のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

• Windows での Git のインストール手順: 別ページで説明している．
• Ubuntu での Git のインストール手順:

  sudo apt -y update
  sudo apt -y install 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する．
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

   cd c:\pytools
   git clone https://github.com/mpatacchiola/deepgaze
   cd deepgaze
   python setup.py build
   python 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 を用いて頭部の向きの推定を行ってみる

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

   py -3.6 ex_cnn_head_pose_estimation_images.py
   

3. 結果を確認

ビデオファイルで動かす

1. c:\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: sample1.mp4 を、c:\image の下にダウンロード
3. Windows では，コマンドプロンプトを実行．
4. 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 
   
5. 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
   
6. 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)
       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

7. Python プログラムを動かす．

   py -3.6 a.py
   
8. 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．

   python a.py
   

4. 結果の確認