画像から３Dモデルを作るコードがMITライセンスで公開されたらしい！
ICCV2019に採択された一枚画像から
— たうより (@r_natsume) 2020年2月27日
人の三次元形状を復元する研究「PIFu」の
コードをgithubでリリースしました🎉
MITライセンスですので、
是非使ってみてください！https://t.co/Z4Yf4hFa3Z pic.twitter.com/HQz7N8md8E
使ってみる！
環境ダウンロード
こちらを参考にやっていきます。
黒い画面ことも丁寧に書いてくれてて分かりやすい！こういう環境構築大体うまくいかない
PIFu
githubからzipダウンロード
busybox
busybox64.exeをダウンロード
Python３など
Downloads>Windows>Python3.8.2でダウンロードしてインストール・・・でいいはず
違った・・・違ってないかもしれないけど、下のページの下のほうの赤い奴
Python Release Python 3.8.2 | Python.org
そしてインストーラーの下のAdd Python to PATHにチェック入れないと後々大変なことになった。
pip
インストール終わったら黒い画面で
pip install Pillow
pip install scikit-image
pip install tqdm
pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
をひたすらやっていく
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(Add Python to PATHにチェック入れてない時)
黒い画面でpip install Pillowをすると
'pip' は、内部コマンドまたは外部コマンド、
操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されていません。
って出た。
環境変数にパスが通ってなかったせいだ～
入れようとしたけど、参考サイトとフォルダ構成が違ってて分からなかったので、アンインストールして入れなおして上に至る。
Pythonを完全にアンインストールする方法（Windows） | ガンマソフト株式会社
黒い画面
busyboxを置いてあるフォルダに行って
busybox64.exe sh -l
私はデスクトップに置いてcd desktopで移動した。
そのあと＄になる
その状態でPIFuのフォルダまで移動する。（cd って書いた後にPIFu-masterフォルダを黒い画面にドラッグしたらいけた）
下のコマンドを手打ち（なぜかコピペできない）
sh ./scripts/download_trained_model.sh
なにかがGoogleDriveからダウンロードされた。
次回以降sh ./scripts/download_trained_model.shはしなくていい？
生成する
sample_imageに画像を入れる。
同じ名前に_maskと付けたマスク画像が必要なのか・・・
とりあえずサンプルのままの状態でいく。
黒い画面で
sh ./scripts/test.sh
するとresultsフォルダができてobjが生成されるらしい
結果
error in LoadLibraryA
error in LoadLibraryAと出て失敗
num; 1
0it [00:00, ?it/s]./sample_images\ryota.png ./sample_images\ryota_mask.png
error: ('error in LoadLibraryA',)
1it [00:00, 1.36it/s]
resultsフォルダはできて、何か入ってるけどobjじゃない
にゃーん
（pip入れてなかったときの文章）
できない・・・下みたいなのが即出て終わるけど、resultsフォルダはない
+ GPU_ID=0
+ DISPLAY_ID=10
+ NAME=pifu_demo
+ BATCH_SIZE=1
+ MLP_DIM='257 1024 512 256 128 1'
+ MLP_DIM_COLOR='513 1024 512 256 128 3'
+ VOL_RES=256
+ CHECKPOINTS_NETG_PATH=./checkpoints/net_G
+ CHECKPOINTS_NETC_PATH=./checkpoints/net_C
+ TEST_FOLDER_PATH=./sample_images
+ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ./apps/eval.py --name pifu_demo --batch_size 1 --mlp_dim 257 1024 512 256 128 1 --mlp_dim_color 513 1024 512 256 128 3 --num_stack 4 --num_hourglass 2 --resolution 256 --hg_down ave_pool --norm group --norm_color group --test_folder_path ./sample_images --load_netG_checkpoint_path ./checkpoints/net_G --load_netC_checkpoint_path ./checkpoints/net_C
最後に
また失敗した。なにもわからん・・・
pythonの環境構築とか黒い画面操作で最近うまく言った記憶がないな。。。
公式のreadme
やり方がなんか違う。。。
