ビデオを扱ってみる（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)

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

動かしてみる

Python プログラムを動かしたい． そのために， IPython シェルのコンソールで、Python 環境（名前は ai）を使う

Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し，右下の ipython コンソールを使うのが簡単．

※ Windows のスタートメニューで、 「spyder」の方ではなく、 「spyder(ai)」を開く。 これで、spyder の中で、Python環境aiが有効になる

※「spyder(ai)」がない！というときは、Windowsのコマンドプロントで次を実行して、spyder をインストールする

activate ai
conda install -y spyder

※ Windows のスタートメニューで起動できないときは、Windowsのコマンドプロントで次を実行

activate ai
spyder

ビデオカメラで確認

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