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

前準備

Anaconda, git のインストール

前準備として，Python 開発環境のAnaconda, git のインストールが終わっていること．

• Windows での Anaconda, git のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

• Ubuntu での Anaconda のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

隔離された Python 環境の作成．spyder, numpy, OpenCV, Tensorflow のインストール

Windows での 手順は、 「Windows で，隔離された Python 環境 + Keras + TensorFlow + OpenCV + spyder + Dlib 環境を作る（Anaconda を利用）」のページで説明しています．

以下，Windows での Anaconda と git をインストール済み, 隔離された Python 環境（名前は ai）に、spyder, numpy, OpenCV, Tensorflow をインストール済みであるものとして説明を続けます．

mpatacchiola/DeepGaze のインストール

1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する．

2. Python 環境（名前は ai）を有効にする

   ※ 「activate ai 」は Python 環境（名前はai）を有効にするためのコマンド（各自の環境の名前にあわせること）

   activate ai 
   

   

   「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、 隔離された Python 環境の作成(名前は ai) を行う．

3. DeepGaze のインストール

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

   

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

   

この Web ページで説明のために使用するビデオ、写真

• ここで使用する mp4 形式ビデオファイル: sample2.mp4 (30秒)

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. Python 環境（ここでは ai としている）を有効にする

   次のコマンドを実行

   activate ai 
   

   

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. プログラムを実行する

   python a.py 
   

   

10. 結果の確認

ビデオカメラで確認

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()

プログラムを実行する

python a.py 

結果の確認