トップページ人工知能,実世界DB顔情報(顔検出,顔識別、表情判定,顔のクラスタリングや類似度や分類,肌色部分の抽出,瞳孔の検出,顔姿勢の推定)ビデオを扱ってみる(mpatacchiola/DeepGaze を使用,Python 3.6, TensorFlow 1.15 を使用)

ビデオを扱ってみる(mpatacchiola/DeepGaze を使用,Python 3.6, TensorFlow 1.15 を使用)

【目次】

手順の要点: Python 3.6, TensorFlow 1.15, Python の隔離された環境(Windows では C:\venv\tf115py36)

ソフトウエア等の利用条件等は,利用者で確認すること.

【サイト内の関連ページ】:

謝辞:ソフトウエアの作者に感謝します

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

前準備

TensorFlow 1.15 を使う.

(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.

Python 開発環境のインストール】

Python を使うときは,Python開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsoleSpyderPyCharmPyScripter など)の利用も便利である

Windows, Ubuntu での Python 開発環境,Python コンソールJupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder)のインストール: 別ページで,インストール手順を説明している.

Windows の場合

Windows でのPython3.6TensorFlow 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PythonTensorFlow 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/

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake のダウンロード URL: https://cmake.org/download/

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管理者として実行する.

    [image]
  2. DeepGaze のインストールディレクトリを空にしておく

    cd c:\pytools
    rmdir /s /q deepgaze
    

    [image]
  3. DeepGaze のインストール

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

    [image]
    [image]

このページで説明のために使用するビデオ、写真

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

    [image]
  2. mp4 形式ビデオファイル: sample1.mp4 を、C:\facevideo の下にダウンロード

ビデオカメラで動かしてみる

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管理者として実行する.

    [image]
  2. Python プログラムを動かす.

    import numpy as np
    import cv2
    from deepgaze.saliency_map import FasaSaliencyMapping 
    
    # Using OpenCV the resolution of the webcam is set to these values.
    # You must check which resolution your webcam support and adjust the values in accordance.
    RESOLUTION_WIDTH = 320
    RESOLUTION_HEIGHT = 180
    
    # Open the video stream and set the webcam resolution.
    # It may give problem if your webcam does not support the particular resolution used.
    video_capture = cv2.VideoCapture(0)
    
    # Create the main window and move it
    cv2.namedWindow('Video')
    
    # Obtaining the CAM dimension
    cam_w = int(video_capture.get(3))
    cam_h = int(video_capture.get(4))
    
    # Defining the FASA object using the camera resolution
    my_map = FasaSaliencyMapping(cam_h, cam_w)
    
    while True:
        # Capture frame-by-frame
        ret, frame = video_capture.read()
        image_salient = my_map.returnMask(frame, tot_bins=8, format='BGR2LAB')
        cv2.imshow('Video', image_salient)
        # Press Q to exit
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    

    [image]

    [image]