こんにちは、Akira（Type-EDGE）です。
最近、どこに行ってもAIやディープラーニングの話を耳にするようになりましたね。
サービスとして利用する機会も少しずつ出てきてはいますが、実際にAI自体を私たちが動かす機会は無いと思っていませんか？
気軽にAIを試せる機会として、作文関連ではChatGPTが有名です。
ChatGPTを知らない方向けに簡単に説明してしまうと、出力したい文章をプロンプトで指定することで、AIが自動的に作文をしてくれます。
ブログやニュース記事、プレゼンテーション、マーケティングの分野では様々な活用方法を見出せそうです。
他方で、画像認識ではOAK-D OpenCV DepthAIカメラがあります。
人や物を認識したり、位置関係や距離を測定したりできるので、製造や運送、保安といった業界で検討してみると面白そうな結果が生まれそうだと私は感じています。
今回は、OAK-D OpenCV DepthAIカメラという最先端ガジェットを使って、公式のデモを動かすまでを紹介します。
以下のような考えの方向けに書いていくので、もし良かったら参考にして下さい。
- AIの技術や画像認識の分野を触れてみたい。
- 最先端のガジェットで遊びたい。
- OAK-D OpenCV DepthAIカメラを買ったが、動かす方法が分からない。
それでは行ってみましょうッ！
OAK-D OpenCV DepthAIカメラでデモを動かす2つのステップ
OAK-D OpenCV DepthAIカメラを紹介
今回の記事で扱うOAK-D OpenCV DepthAIカメラとは、Luxonis社が開発したステレオカメラ2基と4Kカメラ1基を搭載するAIカメラです。
2020年にクラウドファンディングにて目標額の数十倍の出資を集めた事で有名になった経緯もありますが、実際に使ってみると、深度情報と色素情報を取得して以下のようなことができてしまう凄いカメラで驚きました。
- カメラモジュール内でリアルタイム演算
- オブジェクト検知
- 画像認識
- トラッキング
このDepthAIカメラ内部で演算を行っているので、パソコン側のスペックをあまり要求されないのが魅力です。
Webで調べる限りラズパイ（Raspberry pi）を使って、DepthAIカメラを動かす記事もあるので、私もいずれ挑戦してみたいレベルです。
OAK-D OpenCV DepthAIカメラの調達方法
スイッチサイエンスで取り扱っていますが、最近ではAmazonでも販売されているようです。
調達する際には、以下も必要になるかもしれませんので、検討してください。
DepthAIカメラの内部に様々なモジュールを組み込んでいるので仕方がないのかもしれませんが、ガジェット目的で買うには「少し高いかな？」って価格です。
「最先端のAI技術を触れてみたい！」
「AI技術を利用したサービスを検討してみたい」
このような考えをお持ちの方は、ぜひ挑戦する価値があります。
なおOAK-D OpenCV DepthAIカメラには、自動焦点型と固定焦点型の2つがあります。
利用方法によって選ぶ必要があるので、適時選択をお願いします。
OAK-D OpenCV DepthAIカメラのDemoを動かす2つのステップ
開発元であるLuxonis社はOAK-D OpenCV DepthAIカメラのデモ環境として、DepthAIというWebアプリケーションを用意しています。
Python言語に触れている方ならば、公式ドキュメントを一読すれば環境を整えられると思います。
初めて環境構築を行う方は、別のステップを踏むようなので少しだけ敷居が高いです。
またWebで構築方法を調べるとGitを利用するインストール方法が散見しています。
GitのPathを通すとさらに敷居が高くなるので、私の記事ではGitを利用せずにDepthAIをインストールします。
DepthAIを動かす環境構築方法を分かりやすく2つのステップに纏めましたので、参考にして下さい。
PythonのディストリビューションであるAnacondaのインストール
デモ環境であるDepthAIはPythonにより動作しますので、Pythonが動く環境を用意する必要があります。
Pythonを動かすにはディストリビューションが必要となります。
ディストリビューションとは、分かりやすく言うと総合パッケージです。
Pythonを有効的に動かすにはPython単体の他、様々なライブラリが必要となり、それらを総合的にパッケージングして提供されています。
もちろん、開発する方向性により求められるライブラリが異なるので、それに合わせてディストリビューションを選ぶ必要があります。
今回、紹介に挙げるAnacondaは主にデータサイエンスや機械学習に関連するものが同梱されているので、Pythonの開発環境を整えるのに扱いやすいディストリビューションとなっています。
Anacondaを以下よりダウンロードして、インストールしてください。
Pythonで本格的に開発していく場合には、IDE（統合開発環境）が必要になっていきますが、今回の記事では使わないので割愛とします。
もし今日のある方は、Visual Studio Codeで検索してください。
DepthAIのインストール
次はWebアプリケーションのDepthAIを導入していきます。
元データをGithubよりダウンロードし、所定のフォルダへ配置してください。
Anacondaプロンプトを起動して、DepthAIのフォルダへと移動します。
CUIなのでコマンドにより操作をする必要があり、主に以下のコマンドを使用して移動します。
Ctrl + Z Pythonの対話モードから離脱する
対話モードの場合、">>>"と表示され、離脱すると(base)に変わります。- cd 移動先のフォルダ 指定のフォルダへと移動する
例： cd D:\python\depthai-main
DepthAIのフォルダへと移動したら、次のコマンドを実行してください。
(base) D:\python\depthai-main>python install_requirements.py
以下のようにインストールが始まります。
Webからデータをダウンロードしながら行われる為、かなりの時間がかかります。
(base) D:\python\depthai-main>python install_requirements.py
pip 22.3.1 from D:\ProgramFiles\anaconda3\lib\site-packages\pip (python 3.10)
Requirement already satisfied: pip in d:\programfiles\anaconda3\lib\site-packages (22.3.1)
Collecting pip
Downloading pip-23.1.2-py3-none-any.whl (2.1 MB)
---------------------------------------- 2.1/2.1 MB 3.2 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: pip
/* ****** 長いので略 ****** */
Successfully installed ffmpy3-0.2.4 mcap-1.0.2 mcap-ros1-support-0.0.8 pyusb-1.2.1 rosbags-0.9.11 sentry-sdk-1.5.1
インストールを終えると、現在のフォルダの中に”depthai_demo.py"が作成されていますので、以下のコマンドを打って、そのファイルを起動するとDepthAIがブラウザで立ち上がります。
(base) D:\python\depthai-main>python depthai_demo.py
DepthAIのUIにて設定を切り替えることで、いくつかの動作を検証できますが、その詳細については別の記事に纏める事とします。
さいごに
今回は、OAK-D OpenCV DepthAIカメラのデモを動かす方法について紹介しました。
OAK-D OpenCV DepthAIカメラとはLuxonis社がクラウドファンディングで開発したステレオカメラです。
特徴としてモジュール内部で解析を行い、その結果をパソコンに出力してくれます。
Luxonis社はOAK-D OpenCV DepthAIカメラのデモ環境を用意しており、デモを動かすには2つのステップを踏む必要があります。
一つは、Python開発環境となるディストリビューションの構築です。
Pythonを効率的に動かす為に、複数のライブラリが必要となります。
求められる機能ごとにパッケージング化し、それをディストリビューションとして配布しています。
私の記事では解析系が揃っているAnacondaを紹介しました。
二つ目はDepthAIのインストールです。
DepthAIとは OAK-D OpenCV DepthAIカメラを動かすWebアプリケーションです。
Gitを経由する方法と経由しない方法のいずれかで導入ができますが、GitのPathを通す作業を含めると複雑になるので、私の記事ではGitを利用しないインストール方法を紹介しました。
なお、コマンドベースで動作をさせていくので、CUIの操作には慣れていく必要があります。
これら2つのステップを踏むことで、 OAK-D OpenCV DepthAIカメラのデモ環境が動かせるようになります。
今回の記事は如何だったでしょうか。
もし今回の記事が良かったと思った方や評価したいと思った方は、コメントを残して頂けると嬉しいです。
また、私はパソコン以外にも記事を書いていますので、そちらも読んでいただけると幸いです。
0 件のコメント:
コメントを投稿