低解像度ビデオを高解像度ビデオに変換できる、というソフトウェアが話題になっていたので試してみた。
環境は以下。
・MS-Windows10 1809
・Intel Core i7 7700K
・GeForce GTX1070
コードはPythonで書かれているのでAnacondaを使用することにする。
とりあえず公式サイトからダウンロードしてインストール。
インストールしたら「Anaconda Prompt」を起動する。
こんなの。
Anacondaでは仮想環境を簡単に作ったり、切り替えたりすることができる。
まずは以下のコマンドでTecoGANで使用する環境を用意する。tcgnの部分は仮想環境の名前なので自由にしてよい。
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1 |
conda create -n tcgn python=3.5 anaconda |
しばらくすると各種インストールが完了するので、以下を実行し仮想環境に入る。
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1 |
conda activate tcgn |
さて、仮想環境を作ったところで、githubからTecoGAN一式を入手、ZIPでダウンロードして適当な場所に解凍しておく。
https://github.com/thunil/TecoGAN
githubからダウンロードしたものにはテスト用のファイルなどが含まれておらず、本来であればrungan.py 0とすることで必要なファイルをダウンロードしてくるのだが、このコードはWindows向けに書かれていないため手動でmodel.zipをダウンロードする。他のもダウンロードしてもよいが、ご自由に。URLはrunGan.py内を参照のこと。
runGan.pyを開いたついでに、「python3」となっている部分を「python」に書き換えておく。
ここからは必要なパッケージを仮想環境に追加していくが、GPUで計算させる場合とCPUで計算させる場合でパッケージが異なる。
GPUで計算させる場合、NVIDIA製グラフィックチップでCUDA環境が必要なる。なんだかRADEONでどうこうする方法もあるようだが、今回は触れない。
まずはCUDA9環境から。CPUで計算させる場合は後のパートまで読み飛ばしてほしい。
GPUを使用する方法（CUDA9 + cuDNNv7.1環境）
大元の前提として必要なもの：
・CUDA9 ダウンロード
・cuDNN 7.1 ダウンロード
CUDA9についてはCUDA9本体とパッチが4つあるのですべてダウンロードし、順番にインストールを行う。
cuDNNはNVIDIAアカウントへの登録が必要だが、特に難しいものはないので登録して入手。最新版ではなく7.1.xをダウンロードすること。
cuDNNはzipを解凍後、”C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0″内の同名ディレクトリに中身をコピーすれば導入完了。
導入できたら、必ずAnacondaPromptを再起動してから次の手順へ。
以下コマンドで必要なパッケージを追加する。(base)でなく、最初に作成した仮想環境に入るのを忘れずに。
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1 |
conda install tensorflow-gpu keras-gpu opencv |
完了したら「動かしてみる」へ進む。
CPUで計算を行う方法
最初に作った仮想環境がアクティブになっていることを確認して、次のコマンドを実行する。
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1 |
conda install tensorflow keras opencv |
これで動くはずだが、やはりGPUを使用する場合と比べて大分遅い。
画像32枚処理時の参考値：
CPU：total time 55.7
GPU：total time 3.54
動かしてみる
あとはTecoGANを展開したディレクトリに移動し、
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1 |
python runGan.py 1 |
とすれば「LR」ディレクトリの「calender」が処理され「result」ディレクトリ内の同名ファイルに保存される。
calender以外の処理を試したければrunGan.py内のcalenderを別のディレクトリ名に書き換えればよい。
自前の動画を処理してみたい場合は、ffmpegを使用して以下のようにしてフレームをpngに切り出すことでTecoGANに処理をさせることができる。
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1 |
ffmpeg -i test.mp4 -vcodec png image_%03d.png |
出力結果を動画に戻す場合は次のようにする。
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1 |
ffmpeg -r 24 -i image_%03d.png -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p -r 24 test.mp4 |
コーデックやフォーマットは適宜変更のこと。コマンド内の「24」はフレームレートなので、元の動画のフレームレートを入力する。
TecoGAN、元がそれなりの解像度で、意図して解像度が落とされているようなものについてはよく補完するけど、やっぱり元々荒かったり、ノイズが多いものについては少々難しいなとは思う。
いろいろ試してみたい。
最後に、動作チェックをした環境での「conda list」の結果を添付しておく。うまく動かない場合のバージョンなどの参考に。
GPU演算時
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 |
# Name Version Build Channel _tflow_select 2.1.0 gpu absl-py 0.7.1 py36_0 alabaster 0.7.12 py36_0 anaconda custom py36h363777c_0 anaconda-client 1.7.2 py36_0 anaconda-project 0.8.2 py36_0 asn1crypto 0.24.0 py36_0 astor 0.7.1 py36_0 astroid 2.2.5 py36_0 astropy 3.1.2 py36he774522_0 atomicwrites 1.3.0 py36_1 attrs 19.1.0 py36_1 babel 2.6.0 py36_0 backcall 0.1.0 py36_0 backports 1.0 py36_1 backports.os 0.1.1 py36_0 backports.shutil_get_terminal_size 1.0.0 py36_2 beautifulsoup4 4.7.1 py36_1 bitarray 0.8.3 py36hfa6e2cd_0 bkcharts 0.2 py36h7e685f7_0 blas 1.0 mkl bleach 3.1.0 py36_0 blosc 1.15.0 h7bd577a_0 bokeh 1.0.4 py36_0 boto 2.49.0 py36_0 bottleneck 1.2.1 py36h452e1ab_1 bzip2 1.0.6 hfa6e2cd_5 ca-certificates 2019.1.23 0 certifi 2019.3.9 py36_0 cffi 1.12.2 py36h7a1dbc1_1 chardet 3.0.4 py36_1 click 7.0 py36_0 cloudpickle 0.8.0 py36_0 clyent 1.2.2 py36_1 colorama 0.4.1 py36_0 comtypes 1.1.7 py36_0 console_shortcut 0.1.1 3 contextlib2 0.5.5 py36he5d52c0_0 cryptography 2.6.1 py36h7a1dbc1_0 cudatoolkit 10.0.130 0 cudnn 7.3.1 cuda10.0_0 curl 7.64.0 h2a8f88b_2 cycler 0.10.0 py36h009560c_0 cython 0.29.6 py36ha925a31_0 cytoolz 0.9.0.1 py36hfa6e2cd_1 dask 1.1.4 py36_1 dask-core 1.1.4 py36_1 decorator 4.4.0 py36_1 defusedxml 0.5.0 py36_1 distributed 1.26.0 py36_1 docutils 0.14 py36h6012d8f_0 entrypoints 0.3 py36_0 et_xmlfile 1.0.1 py36h3d2d736_0 fastcache 1.0.2 py36hfa6e2cd_2 flask 1.0.2 py36_1 freetype 2.9.1 ha9979f8_1 gast 0.2.2 py36_0 get_terminal_size 1.0.0 h38e98db_0 gevent 1.4.0 py36he774522_0 greenlet 0.4.15 py36hfa6e2cd_0 grpcio 1.16.1 py36h351948d_1 h5py 2.8.0 py36h3bdd7fb_2 hdf5 1.10.2 hac2f561_1 heapdict 1.0.0 py36_2 html5lib 1.0.1 py36_0 icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 icu 58.2 ha66f8fd_1 idna 2.8 py36_0 imageio 2.5.0 py36_0 imagesize 1.1.0 py36_0 importlib_metadata 0.8 py36_0 intel-openmp 2019.3 203 ipykernel 5.1.0 py36h39e3cac_0 ipython 7.4.0 py36h39e3cac_0 ipython_genutils 0.2.0 py36h3c5d0ee_0 ipywidgets 7.4.2 py36_0 isort 4.3.16 py36_0 itsdangerous 1.1.0 py36_0 jdcal 1.4 py36_0 jedi 0.13.3 py36_0 jinja2 2.10 py36_0 jpeg 9b hb83a4c4_2 jsonschema 3.0.1 py36_0 jupyter 1.0.0 py36_7 jupyter_client 5.2.4 py36_0 jupyter_console 6.0.0 py36_0 jupyter_core 4.4.0 py36_0 jupyterlab 0.35.4 py36hf63ae98_0 jupyterlab_server 0.2.0 py36_0 keras-applications 1.0.7 py_0 keras-base 2.2.4 py36_0 keras-gpu 2.2.4 0 keras-preprocessing 1.0.9 py_0 keyring 18.0.0 py36_0 kiwisolver 1.0.1 py36h6538335_0 krb5 1.16.1 hc04afaa_7 lazy-object-proxy 1.3.1 py36hfa6e2cd_2 libcurl 7.64.0 h2a8f88b_2 libiconv 1.15 h1df5818_7 libopencv 3.4.1 h875b8b8_3 libpng 1.6.36 h2a8f88b_0 libprotobuf 3.7.1 h7bd577a_0 libsodium 1.0.16 h9d3ae62_0 libssh2 1.8.0 h7a1dbc1_4 libtiff 4.0.10 hb898794_2 libxml2 2.9.9 h464c3ec_0 libxslt 1.1.33 h579f668_0 llvmlite 0.28.0 py36ha925a31_0 locket 0.2.0 py36hfed976d_1 lxml 4.3.2 py36h1350720_0 lzo 2.10 h6df0209_2 m2w64-gcc-libgfortran 5.3.0 6 m2w64-gcc-libs 5.3.0 7 m2w64-gcc-libs-core 5.3.0 7 m2w64-gmp 6.1.0 2 m2w64-libwinpthread-git 5.0.0.4634.697f757 2 markdown 3.1 py36_0 markupsafe 1.1.1 py36he774522_0 matplotlib 3.0.3 py36hc8f65d3_0 mccabe 0.6.1 py36_1 menuinst 1.4.16 py36he774522_0 mistune 0.8.4 py36he774522_0 mkl 2019.3 203 mkl-service 1.1.2 py36hb782905_5 mkl_fft 1.0.10 py36h14836fe_0 mkl_random 1.0.2 py36h343c172_0 mock 3.0.5 py36_0 more-itertools 6.0.0 py36_0 mpmath 1.1.0 py36_0 msgpack-python 0.6.1 py36h74a9793_1 msys2-conda-epoch 20160418 1 multipledispatch 0.6.0 py36_0 nbconvert 5.4.1 py36_3 nbformat 4.4.0 py36h3a5bc1b_0 networkx 2.2 py36_1 nltk 3.4 py36_1 nose 1.3.7 py36_2 notebook 5.7.8 py36_0 numba 0.43.1 py36hf9181ef_0 numexpr 2.6.9 py36hdce8814_0 numpy 1.16.2 py36h19fb1c0_0 numpy-base 1.16.2 py36hc3f5095_0 numpydoc 0.8.0 py36_0 olefile 0.46 py36_0 opencv 3.4.1 py36h6fd60c2_3 openpyxl 2.6.1 py36_1 openssl 1.1.1b he774522_1 packaging 19.0 py36_0 pandas 0.24.2 py36ha925a31_0 pandoc 2.2.3.2 0 pandocfilters 1.4.2 py36_1 parso 0.3.4 py36_0 partd 0.3.10 py36_1 path.py 11.5.0 py36_0 pathlib2 2.3.3 py36_0 patsy 0.5.1 py36_0 pep8 1.7.1 py36_0 pickleshare 0.7.5 py36_0 pillow 5.4.1 py36hdc69c19_0 pip 19.0.3 py36_0 pluggy 0.9.0 py36_0 ply 3.11 py36_0 powershell_shortcut 0.0.1 2 prometheus_client 0.6.0 py36_0 prompt_toolkit 2.0.9 py36_0 protobuf 3.7.1 py36h33f27b4_0 psutil 5.6.1 py36he774522_0 py 1.8.0 py36_0 py-opencv 3.4.1 py36h1b0d24d_3 pycodestyle 2.5.0 py36_0 pycosat 0.6.3 py36hfa6e2cd_0 pycparser 2.19 py36_0 pycrypto 2.6.1 py36hfa6e2cd_9 pycurl 7.43.0.2 py36h7a1dbc1_0 pyflakes 2.1.1 py36_0 pygments 2.3.1 py36_0 pylint 2.3.1 py36_0 pyodbc 4.0.26 py36ha925a31_0 pyopenssl 19.0.0 py36_0 pyparsing 2.3.1 py36_0 pyqt 5.9.2 py36h6538335_2 pyreadline 2.1 py36_1 pyrsistent 0.14.11 py36he774522_0 pysocks 1.6.8 py36_0 pytables 3.4.4 py36he6f6034_0 pytest 4.3.1 py36_0 pytest-arraydiff 0.3 py36h39e3cac_0 pytest-astropy 0.5.0 py36_0 pytest-doctestplus 0.3.0 py36_0 pytest-openfiles 0.3.2 py36_0 pytest-remotedata 0.3.1 py36_0 python 3.6.8 h9f7ef89_7 python-dateutil 2.8.0 py36_0 pytz 2018.9 py36_0 pywavelets 1.0.2 py36h8c2d366_0 pywin32 223 py36hfa6e2cd_1 pywinpty 0.5.5 py36_1000 pyyaml 5.1 py36he774522_0 pyzmq 18.0.0 py36ha925a31_0 qt 5.9.7 vc14h73c81de_0 qtawesome 0.5.7 py36_1 qtconsole 4.4.3 py36_0 qtpy 1.7.0 py36_1 requests 2.21.0 py36_0 rope 0.12.0 py36_0 ruamel_yaml 0.15.46 py36hfa6e2cd_0 scikit-image 0.14.2 py36ha925a31_0 scikit-learn 0.20.3 py36h343c172_0 scipy 1.2.1 py36h29ff71c_0 seaborn 0.9.0 py36_0 send2trash 1.5.0 py36_0 setuptools 40.8.0 py36_0 simplegeneric 0.8.1 py36_2 singledispatch 3.4.0.3 py36h17d0c80_0 sip 4.19.8 py36h6538335_0 six 1.12.0 py36_0 snappy 1.1.7 h777316e_3 snowballstemmer 1.2.1 py36h763602f_0 sortedcollections 1.1.2 py36_0 sortedcontainers 2.1.0 py36_0 soupsieve 1.8 py36_0 sphinx 1.8.5 py36_0 sphinxcontrib 1.0 py36_1 sphinxcontrib-websupport 1.1.0 py36_1 spyder 3.3.3 py36_0 spyder-kernels 0.4.2 py36_0 sqlalchemy 1.3.1 py36he774522_0 sqlite 3.27.2 he774522_0 statsmodels 0.9.0 py36h452e1ab_0 sympy 1.3 py36_0 tblib 1.3.2 py36h30f5020_0 tensorboard 1.13.1 py36h33f27b4_0 tensorflow 1.13.1 gpu_py36h9006a92_0 tensorflow-base 1.13.1 gpu_py36h871c8ca_0 tensorflow-estimator 1.13.0 py_0 tensorflow-gpu 1.13.1 h0d30ee6_0 termcolor 1.1.0 py36_1 terminado 0.8.1 py36_1 testpath 0.4.2 py36_0 tk 8.6.8 hfa6e2cd_0 toolz 0.9.0 py36_0 tornado 6.0.2 py36he774522_0 traitlets 4.3.2 py36h096827d_0 typed-ast 1.3.1 py36he774522_0 unicodecsv 0.14.1 py36h6450c06_0 urllib3 1.24.1 py36_0 vc 14.1 h0510ff6_4 vs2015_runtime 14.15.26706 h3a45250_0 wcwidth 0.1.7 py36h3d5aa90_0 webencodings 0.5.1 py36_1 werkzeug 0.14.1 py36_0 wheel 0.33.1 py36_0 widgetsnbextension 3.4.2 py36_0 win_inet_pton 1.1.0 py36_0 win_unicode_console 0.5 py36hcdbd4b5_0 wincertstore 0.2 py36h7fe50ca_0 winpty 0.4.3 4 wrapt 1.11.1 py36he774522_0 xlrd 1.2.0 py36_0 xlsxwriter 1.1.5 py36_0 xlwings 0.15.4 py36_0 xlwt 1.3.0 py36h1a4751e_0 xz 5.2.4 h2fa13f4_4 yaml 0.1.7 hc54c509_2 zeromq 4.3.1 h33f27b4_3 zict 0.1.4 py36_0 zipp 0.3.3 py36_1 zlib 1.2.11 h62dcd97_3 zstd 1.3.7 h508b16e_0 |
CPU演算時
|
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