mieki256's diary

2023/05/29(月) [n年前の日記]

#1 [cg_tools] MiDaSの動かし方が分かったのでメモ

#1 [cg_tools] MiDaSの動かし方が分かったのでメモ

#1 [xscreensaver] xscreensaver用のスクリーンセーバを作りたい。その2

#1 [movie] 「ゴジラ キング・オブ・モンスターズ」を視聴

#2 [nitijyou] 電動自転車のタイヤを交換

#1 [nitijyou] 歯医者に行ってきた

#1 [mz][cg_tools][python] MZ-700風互換フォントのBDFやTTFを作成してみたり

#2 [zatta][game] レバーとボタン

#1 [game] 斜め床についてなんだか考え込んだり

#1 [cg_tools] 歩きについて未だに勉強中

#1 [blender] blender + LuxRenderで実験中

#1 [cg_tools] blenderとシンボリックリンク

#2 [cg_tools] blenderでロゴ画像作成

#1 [dxruby][cg_tools] DXRubyでswfのシェイプを描画する実験

#2 [nitijyou] 自転車で買い物に

#1 [cg_tools][neta] 手描きの絵の上に3DCGモデルを配置するソレについて夢想

#2 [zatta] 国連科学委員会ってどういう組織なんだろう

#1 [nitijyou] 自宅サーバ止めてました

#2 [nitijyou] 体調があまりよくない

#1 [nitijyou] 台風が来るらしい

#1 [pc] サンワサプライ SKB-WL12BK がまたまた無反応になった

#1 [neta][jiji] 「臭いモノには蓋をする」的な日本のソレを「日本の文化」として肯定し続けることに違和感を覚えたりして

#2 [pc] メインPCのビデオカードドライバを入れ替えたり

#1 [prog] PODってなんぞや

#2 [iappli] 風景写真を探したりGoogleEarthで空から眺めたり

#1 [firefox] _tweetbarのミニアイコンがでない

#2 [firefox] Firefox のツールバーカスタマイズが上手くいかなくなる問題

#3 [nitijyou] ktからトップページに検索サービスを追加してくれという要望が

#4 [anime][comic][neta] 目の大きい萌えキャラデザインがウケるのは女性の胸を連想させるから

#1 [iappli] もう一本を編集中

#2 [pc] 液晶ディスプレイについて少し調べたり

#3 [pc] _TEC V-mouse VM-101BL - ペン型マウス

#4 [pc] _一眼レフデジカメユーザーに最適! 安価なカラーキャリブレーションキット「Huey」が発売に!

#5 [linux] 自宅サーバのSAMBAがエラーを出してるっぽい

#1 [nitijyou][pc] 親父さん用マウス、その後

#2 [zatta] 「ロスじゃ～日常茶飯事だぜ！」の元ネタって何でせうか

#3 [prog] _Web Matrixで始めるWebアプリ・プログラミング 第1回 オール・フリーなASP.NET統合開発環境

#4 [windows] エクスプローラの右クリックメニュー → 送る、からファイル名やパスをコピーしたいのだけど

#1 [movie] 「ゴジラキング・オブ・モンスターズ」を視聴

#3 [prog] _Web Matrixで始めるWebアプリ・プログラミング第1回　オール・フリーなASP.NET統合開発環境

◎ githubからクローン :

◎ Pythonの仮想環境を作成 :

◎ 必要なモジュールをインストール :

◎ 学習モデルデータを入手 :

◎ テスト画像を入手 :

◎ サンプルスクリプトを実行 :

◎ 謎の警告が少し気になる :

◎ グレイスケール画像で出力したい :

◎ その他のオプション :

◎ Webカメラからの入力 :

◎ 参考ページ :

◎ 余談 :

◎ 余談その2 :

◎ githubからクローン :

◎ Pythonの仮想環境を作成 :

◎ 必要なモジュールをインストール :

◎ 学習モデルデータを入手 :

◎ テスト画像を入手 :

◎ サンプルスクリプトを実行 :

◎ 謎の警告が少し気になる :

◎ グレイスケール画像で出力したい :

◎ その他のオプション :

◎ Webカメラからの入力 :

◎ 参考ページ :

◎ 余談 :

◎ 余談その2 :

◎ ソースファイル。 :

◎ 少し解説。 :

◎ もう一つ書いてみた。 :

◎ 課題。 :

◎ 画像の扱い方について。 :

◎ スクリーンショット。 :

◎ 今回試したこと。 :

◎ 課題。 :

◎ ライセンスについて補足。 :

◎ レバーとボタンが正解とは限らない。 :

◎ 厳しくするのも緩くするのもどちらもアリかも。 :

◎ 余談。 :

◎ 二次ベジェ曲線。 :

◎ 凹多角形の塗りつぶし。 :

◎ アンチエイリアス付きの直線描画。 :

◎ 直線描画。 :

◎ swfmillでswf→xml変換したxmlを読み込んでシェイプを描画。 :

◎ ここまで書いといてアレだけど。 :

◎ 2つの疑問点。 :

◎ 実写と3DCGの合成テクニックが流用できないものかと。 :

◎ 余談。CLIP STUDIO PAINTを触ってみて。 :

◎ 他に気になる話をメモ。 :

◎ NVIDIAのdemoもいくつか動かしてみたり。 :

◎ _Plain Old Documentation - Wikipedia :

◎ 別の作り方のほうがいいのかな。 :

この記事へのツッコミ

◎ _パーツの基礎知識 > ディスプレイ(2) :

◎ 15型や17型の製品について調べたらほとんどの製品が擬似フルカラーでちとショックを受けたり。 :

◎ マウスの型番が判らん :

◎ _右クリックメニューの[送る]にさまざまなツールを登録できる「"SendTo" Toys」 :

1枚の静止画像から奥行きを推測してデプスマップ(深度マップ、z map)を作れる MiDaS というアルゴリズム？ AI？が気になった。

_MiDaS | PyTorch
_GitHub - isl-org/MiDaS

ローカル環境で動かせるようにするための手順が分かったので一応メモ。

環境は以下。

Windows10 x64 22H2
Python 3.10.6 64bit
git 2.40.1
CPU : AMD Ryzen 5 5600X, RAM : 16GB

AI関係のプログラムだから動かすためにはGPUが必要なのかなと思っていたけど、CPUだけでも処理できるっぽい。その分処理時間は増えてしまうのだろうけど、数秒で結果が得られてるようなので、その程度の処理時間で済むならCPUで処理しても問題無いかなと…。まあ、リアルタイムに処理したいとか、膨大な枚数を処理したい場合は、GPUが必要になるのかも。

導入手順をざっくりと列挙すると、以下のような感じ。

github から MiDaS関連のファイル群を git clone で入手。
Pythonの仮想環境を作成。
MiDaSの動作に必要なPythonモジュールをインストール。
学習モデルデータを入手して weights フォルダに入れる。
run.py を実行して動作確認。

以下のページから、git を使ってプロジェクトファイル？一式をクローンする。

_GitHub - isl-org/MiDaS

今回は、D:\aiwork\midas\ というフォルダを作成して、その中で作業してみた。

git clone https://github.com/isl-org/MiDaS.git

MiDaS というフォルダが作られて、ファイル一式がダウンロードされた。

MiDaS を動かすためには、Pyhonの色々なモジュールが必要になる。普段利用してるPython環境にそれらのモジュールをインストールしてしまうと、各モジュールのバージョン管理が面倒になるので、仮想環境を作成して、その中で作業することにしたい。

MiDaSフォルダの中に入って、venv を使って仮想環境を作成。

cd MiDaS
python -m venv venv

-m venv : venv というモジュールを使え、と指示してる。
最後の venv はフォルダ名(ディレクトリ名)。venv というフォルダの中に仮想環境を作れ、と指示してる。フォルダが無かったら自動でフォルダ作成してくれる。

venv というフォルダが作成されて、その中にPythonの環境が入った。

仮想環境のPythonに切り替える。

venv\Scripts\activate

インストールされているモジュールの一覧を表示する。

pip list

(venv) D:\aiwork\midas\MiDaS> pip list
Package    Version
---------- -------
pip        22.2.1
setuptools 63.2.0

[notice] A new release of pip available: 22.2.1 -> 23.1.2
[notice] To update, run: python.exe -m pip install --upgrade pip

pip と setuptools、2つのモジュールしか入ってない奇麗な状態。

ところで、「pipの新しいバージョンがあるよ」「python.exe -m pip install --upgrade pip を実行して更新できるよ」と表示されてるので、一応更新しておく。

python.exe -m pip install --upgrade pip

githubから入手したファイル群の中に environment.yaml というファイルがある。この中に、使っているモジュールのバージョンが記録されていた。引用してみる。

environment.yaml

name: midas-py310
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - nvidia::cudatoolkit=11.7
  - python=3.10.8
  - pytorch::pytorch=1.13.0
  - torchvision=0.14.0
  - pip=22.3.1
  - numpy=1.23.4
  - pip:
    - opencv-python==4.6.0.66
    - imutils==0.5.4
    - timm==0.6.12
    - einops==0.6.0

試したところ、これらのバージョンを使わないと、よく分からないエラーがバンバン出てしまったので…。バージョンを指定しつつモジュールをインストールしていく。

ちなみに、MiDaS を動かすにあたって重要なのは timm というモジュールっぽい。このモジュールをインストールすれば、MiDaS を動かすために必要なモジュールのほとんどがインストールできてしまう模様。ただ、依存してるモジュールのバージョンまで合わせてくれるわけではないらしい…。最新版のモジュールが入ってしまう…。

pip を使ってインストールしていく。

pip install timm==0.6.12
pip install torchvision==0.14.0
pip install torch==1.13.0
pip install numpy==1.23.4
pip install einops==0.6.0
pip install imutils==0.5.4
pip install opencv-python==4.6.0.66

他に、opencv-contrib-python も必要っぽい。これを入れないとエラーが出てしまった。また、サンプルスクリプトを眺めると、matplotlib も必要になりそう。インストールしておく。

pip install opencv-contrib-python==4.6.0.66
pip install matplotlib

インストールされたモジュール一覧を確認。environment.yaml に記述されたバージョンと一致してるか確認しておく。

> pip list
Package               Version
--------------------- --------
certifi               2023.5.7
charset-normalizer    3.1.0
colorama              0.4.6
contourpy             1.0.7
cycler                0.11.0
einops                0.6.0
filelock              3.12.0
fonttools             4.39.4
fsspec                2023.5.0
huggingface-hub       0.14.1
idna                  3.4
imutils               0.5.4
Jinja2                3.1.2
kiwisolver            1.4.4
MarkupSafe            2.1.2
matplotlib            3.7.1
mpmath                1.3.0
networkx              3.1
numpy                 1.23.4
opencv-contrib-python 4.6.0.66
opencv-python         4.6.0.66
packaging             23.1
Pillow                9.5.0
pip                   23.1.2
pyparsing             3.0.9
python-dateutil       2.8.2
PyYAML                6.0
requests              2.31.0
setuptools            63.2.0
six                   1.16.0
sympy                 1.12
timm                  0.6.12
torch                 1.13.0
torchvision           0.14.0
tqdm                  4.65.0
typing_extensions     4.6.2
urllib3               2.0.2

MiDaS を動かすためには学習モデルデータも必要。この学習モデルデータは、精度が高いけど容量が大きいもの、精度は低いけど容量が少なくて済むもの ―― 色々な種類がある。

_GitHub - isl-org/MiDaS
_Release MiDaS 3.1 - isl-org/MiDaS - GitHub
_Release MiDaS v3 (DPT) - isl-org/MiDaS - GitHub

上記ページから、dpt_beit_large_512, dpt_hybrid_384 等々の学習モデルデータを入手する。ファイルの拡張子は .pt。

今回は以下のファイルを入手してみた。

dpt_beit_large_512.pt (1.5GB)
dpt_hybrid_384.pt (470MB)
dpt_large_384.pt (1.3GB)
dpt_levit_224.pt (196MB)
dpt_swin2_large_384.pt (840MB)
dpt_swin2_tiny_256.pt (165MB)

各 .pt を入手できたら、weights というフォルダの中にコピーする。

余談。各ファイル名についている 512, 384, 256, 224 という数字は、512x512, 384x384, 256x256, 224x224 で学習したよ、という意味らしい。

余談その2。画像生成AI Stable Diffusion web UI の ControlNet で使っているのは、dpt_hybrid_384.pt だった。

余談その3。学習モデルデータも含めて、全体のファイル群は、5.55GBになった。

テストする画像を入手して、inputフォルダの中に入れておく。おそらく、pngの他にjpgもイケそう。公式サイトのサンプルでは犬の写真画像を使ってたので、それに倣ってみる。以下から入手。

_hub/dog.jpg at master - pytorch/hub - GitHub

dog.jpg をダウンロードして、inputフォルダに入れた。

githubから入手したファイル群の中に、run.py というPythonスクリプトがある。このスクリプトを実行することで MiDaS の動作確認ができるらしい。

python run.py --model_type dpt_hybrid_384 --input_path input --output_path output

--model_type dpt_hybrid_384 : 学習モデルデータとして dpt_hybrid_384 を指定。別の学習モデルデータを使いたい時は変更する。
--input_path input : 画像が入ってるフォルダを指定。inputフォルダを指定してる。
--output_path output : 結果画像の保存先フォルダを指定。outputフォルダを指定してる。

実行すると、こうなった。

(venv) D:\aiwork\midas\MiDaS> python run.py --model_type dpt_hybrid_384 --input_path input --output_path output
Initialize
Device: cpu
Model loaded, number of parameters = 123M
Start processing
  Processing input\dog.jpg (1/1)
    Input resized to 480x384 before entering the encoder
Finished

「Device: cpu」と表示されてるので、GPUではなくCPUで処理してるのだろう…。また、「入力された画像を 480x384 にリサイズしてから処理してるよ」とも表示されてる。

outputフォルダ内に、以下の2つのファイルが生成された。

dog-dpt_hybrid_384.pfm
dog-dpt_hybrid_384.png

.png はPNG画像だろうけど、.pfm とは何ぞや。

_画像フォーマット

PFM = Portable Float Map、らしい。Float…？それはつまり、各ドットの情報を浮動小数点数で持ってるということだろうか。1チャンネル8bitしか情報を持ってないPNGと比べたら、めっちゃ豊かな情報を持ってそう。

さておき。.png はフツーに表示できる。

たしかにデプスマップを得られた。これで MiDaS をローカル環境で動かすことができた…。

ところで、run.py に渡す --model_type で学習モデルデータを指定できるのだけど、公式ページのドキュメントでは以下が指定できると書いてあった。もちろん、学習モデルデータ(.pt)を入手して weightsフォルダに入れてあればの話。

dpt_beit_large_512
dpt_beit_large_384
dpt_beit_base_384
dpt_swin2_large_384
dpt_swin2_base_384
dpt_swin2_tiny_256
dpt_swin_large_384
dpt_next_vit_large_384
dpt_levit_224
dpt_large_384
dpt_hybrid_384
midas_v21_384
midas_v21_small_256
openvino_midas_v21_small_256

学習モデルデータとして dpt_beit_large_512 を指定すると、何故かエラーが、というか警告が出る…。一応、結果画像は得られるのだけど…。

(venv) D:\aiwork\midas\MiDaS> python run.py --model_type dpt_beit_large_512 --input_path input --output_path output
Initialize
Device: cpu
D:\aiwork\midas\MiDaS\venv\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ..\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3191.)
  return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs)  # type: ignore[attr-defined]
Model loaded, number of parameters = 345M
Start processing
  Processing input\dog.jpg (1/1)
    Input resized to 640x512 before entering the encoder
Finished

「今後のリリースではインデックス引数が必要になりますよ」と言ってるようだけど…。コレ、どうすればいいんだろう…？

MiDaS 3.0 の学習モデルデータを使うとこの警告は出てこないけど、MiDaS 3.1 の学習モデルデータを使うと出てくるようではあるなと…。

現状の run.py は、人間が目で見て分かりやすくするために、デプスマップを色付きの画像で出力しているけれど。他の何かに渡して処理したい場合、グレースケール画像で出力してくれたほうが嬉しいわけで…。

そんな時は、--grayscale をつければいいらしい。

python run.py --model_type dpt_large_384 --input_path input --output_path output --grayscale

たしかにグレースケールになった。

run.py に --help をつければ、ヘルプが表示される。

> python run.py --help
usage: run.py [-h] [-i INPUT_PATH] [-o OUTPUT_PATH] [-m MODEL_WEIGHTS] [-t MODEL_TYPE] [-s]
              [--optimize] [--height HEIGHT] [--square] [--grayscale]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -i INPUT_PATH, --input_path INPUT_PATH
                        Folder with input images (if no input path is specified, images are tried
                        to be grabbed from camera)
  -o OUTPUT_PATH, --output_path OUTPUT_PATH
                        Folder for output images
  -m MODEL_WEIGHTS, --model_weights MODEL_WEIGHTS
                        Path to the trained weights of model
  -t MODEL_TYPE, --model_type MODEL_TYPE
                        Model type: dpt_beit_large_512, dpt_beit_large_384, dpt_beit_base_384,
                        dpt_swin2_large_384, dpt_swin2_base_384, dpt_swin2_tiny_256,
                        dpt_swin_large_384, dpt_next_vit_large_384, dpt_levit_224, dpt_large_384,
                        dpt_hybrid_384, midas_v21_384, midas_v21_small_256 or
                        openvino_midas_v21_small_256
  -s, --side            Output images contain RGB and depth images side by side
  --optimize            Use half-float optimization
  --height HEIGHT       Preferred height of images feed into the encoder during inference. Note
                        that the preferred height may differ from the actual height, because an
                        alignment to multiples of 32 takes place. Many models support only the
                        height chosen during training, which is used automatically if this
                        parameter is not set.
  --square              Option to resize images to a square resolution by changing their widths
                        when images are fed into the encoder during inference. If this parameter
                        is not set, the aspect ratio of images is tried to be preserved if
                        supported by the model.
  --grayscale           Use a grayscale colormap instead of the inferno one. Although the inferno
                        colormap, which is used by default, is better for visibility, it does not
                        allow storing 16-bit depth values in PNGs but only 8-bit ones due to the
                        precision limitation of this colormap.

-i input, -o output, -t dpt_hybrid_384 といった記述も指定できるっぽいな…。

run.py を眺めてみたけど、--model_type を指定しない場合、dpt_beit_large_512 がデフォルトで指定される模様。

試しに python run.py だけで動かしたら、ウインドウが表示されて何かを表示し続けてるようではあった。

DOS窓には「No input path specified. Grabbing images from camera.」と表示されてたので、Webカメラの入力を処理しようとしてたっぽい。でも、自分のPC、Webカメラついてないんですけど…。ウインドウを閉じて強制終了した…。

せっかくだから、Webカメラからの入力も試してみた。USB接続Webカメラ BUFFALO BSWHD01 を部屋から発掘して接続。python run.py を実行。こんな感じになった。

たしかに、Webカメラからの入力に対して処理できてるようだなと…。

DOS窓上では「FPS: 0.47」と表示されていた。1フレームを数秒かけて処理して返してる状態なのだな…。もしかするとGPUで処理できたらもっと速く結果が得られるのだろうか。

ウインドウのタイトルに「ESCキーで抜けられるよ」と書いてあることに気づいた。ESCキーを数秒間ポンポンポンと連打していたら、ウインドウが閉じてくれた。

_MiDaS | PyTorch
_GitHub - isl-org/MiDaS: Code for robust monocular depth estimation described in "Ranftl et. al., Towards Robust Monocular Depth Estimation: Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer, TPAMI 2022"
_MiDaS Webcamを用いてリアルタイム単眼深度推定してみた - Qiita
_【MiDaS】深度推定モデルをいろんな物で試してみる | FarmL
_単眼深度推定モデル MiDaS の解説と SageMaker へのデプロイ - Qiita
_画像から深度を推定するMiDaS - Qiita
_単眼カメラの撮影画像に、学習済みの深度推定器を使ってみた（MacOS CPU） - Qiita
_venv: Python 仮想環境管理 - Qiita

MiDaS を触っていてふと思ったことをなんとなくメモ。思考メモ。

奥行き情報を取得しようとする場合、本来であれば2台のカメラで撮影して視差情報を利用して、とかやらないといかんのだろうと思うのだけど。1枚の静止画像から「たぶんこんな感じじゃねえかなあ」とAIが奥行き情報を作ってくれるなんて、スゴイことになってるなと…。仕組みを実現してしまった方々、凄過ぎる…。

もっとも、人間だって写真やTV映像を見て、「この人は手前に立っている」「この建物は奥にある」などと無意識に推測しながら認識してるわけで。

視差情報も無いのにどうしてそんなことができるかと言えば、それはやはり学習の賜物。自分の身の回りの風景を二つの目で捉えて距離感を測る訓練を延々してきたから、単眼で捉えた視覚情報に対しても前後関係を推測することができているのだろうなと。そう考えると、人間ってなかなかスゴイことしてるなと…。

そして、「人間が学習で能力を獲得しているのだから、コンピュータだって学習すれば似たようなことができらあ！」と ―― ある種乱暴だけど楽観的な思考が根底にあるから、こういった技術がここまで発達してきたような、そんな気もする。と言っても、何をどう学習させるか、そこが閃かなかったらどうにもならないのだろうけど。

妄想メモ。

1枚の静止画像から奥行き情報を推測できるなら…。別々の方向から撮影した数枚の画像があれば、色んな方向から見た深度情報を得られるよなと。その複数の深度情報を擦り合わせていったら、より正確な3D形状を得られたりしないだろうか。などと妄想。

でも、複数の方向から撮影できてる時点でそこには視差情報が含まれてるから、ソレを使って形状を構成するほうが妥当な気もしてきた。

まあ、そういう研究は既に誰かがやってるだろう…。というか、スマホで数枚撮影してそこから形状を作ってしまうサービスを結構前にどこかで見かけた気もするし…。

MiDaSのような技術は、「一枚の静止画しかないですけどコレ使ってとにかくどうにかしてください」というある種縛りプレイを強要される状況でこそ使える技術、だよな…。「もし必要なら色んな方向から撮影できますよ」と言ってもらえる恵まれた状況なら別の技術を使ったほうが…。

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