pyton3.x上的SMPLify运行
SMPLify Demo Test
为了验证之前提出的毕设方案的可行性，这个星期的主要任务是配置环境运行 SMPLify 的 demo 代码，但这个过程中还是遇到不少问题的。
首先，SMPLify 的依赖库有 numpy、scipy、chumpy、opendr、matplotlib、opencv、openGL、SMPL 等，其中：chumpy、opendr、SMPL 仅支持 Python 2.x 版本。但是，考虑到我们之后可能会用到基于 Python 3.x 的外部库（如 Tensorflow 等），我们要先修改这些依赖库的代码，使它们兼容 Python 3.x。
我们先使用 pip3 install 来安装这些依赖库，但在这个过程中，我发现无法通过 pip3 来安装 opendr 与 SMPL。当我们尝试用 pip3 安装 SMPL 时，会出现 No matching distribution found for SMPL 的报错，而原因也很简单，因为 SMPL 并不是很流行的库，所以很有可能只能手动进行安装。而无法通过 pip3 安装 opendr 是因为 opendr 只支持 Python 2.x，通过 pip3 下载的 opendr 的 whl 会无法正常运行 setup.py。最后，我在 google 上搜寻了很多资料，终于在这个网站上找到了兼容 python3.5 版本的 opendr。我们运行 opendr 文件夹中的 setup.py 文件，依次执行以下两条指令完成安装：python3.5 setup.py build、python3.5 setup.py install。然后，我从 SMPL 的官方网站上下载了 SMPL for Python version 1.0.0 的代码。我们要手动安装的话要先进入 Python 的 site-package 路径，然后新建一个 pth 文件，里面保存 SMPL 的安装目录，将 SMPL 的目录添加到 Python 的检测路径中。
到这一步，我们先尝试运行 SMPL 提供的 demo 代码 – hello_smpl.py。此时，版本不兼容的问题就体现出来了。我遇到的第一个问题是 ImportError: No module named xxxx，它出现的原因是 Python2.x 与 Python3.x 的 import 操作有些许差别。假设在 a 文件夹下有文件 b.py 与 c.py，在 Python2.x 中我们可以在 b.py 中使用 import c 来引用 c.py；在 Python3.x 中，我们要改用 import a.c。这个问题出现在了 chumpy、opendr、SMPL 中的一些列代码文件中，这里就不一一列举了。
遇到的第二个问题是若干系统库的修改，如：在 Python3.x 中 CPickle 与 pickle 被整合成了 pickle；Xrange 与 range 被整合成了 range；NameError: name ‘reduce’ is not defined，reduce 不再存在于 build-in function 中，使用前要先 from functools import reduce；object of type ‘generator’ has no len()，Python3.x 的返回类型与 Python2.x 不一样，要把 generator 先转换为 list；’function’ object has no attribute ‘func_name’，func_name 被更改为 __name__；unsupported operand type(s) for +: ‘range’ and ‘list’，要先把 range 转换为 list。
最后遇到的最麻烦的问题是 SMPL 库的某些操作会引起 unsupported operand type(s) 报错，在排查了一轮之后我发现 Python3.x 的对 __div__ 与 __mul__ 的重载有些不一样了，我们要手动修改部分代码中的运算符。且外，pickle 的读写格式也不再默认支持二进制，我们需要把 mode 设为 rb 或 wb。其实整个过程中还有其他很多问题，但是我没能一一记住，这里就不赘述了。
努力了一番过后，我终于成功运行了 SMPL 的 hello_smpl.py 文件，这里的关节点是 SMPL 给出的测试数据，运行 hello_smpl.py 可以将对应的 pkl 文件转换为 obj 模型。
然而，我们的工作还没结束，我们还需要跑通 SMPLify 的 demo 代码 – fit_3d.py。我们先从官网上下载 SMPLify Code and model。我们用前文提到过的方法配置好路径后，还需要在网上下载 lsp 运动姿势照片 dataset，但是这个 dataset 貌似已经被官网下架了，努力了一番后还是在 github 上找到了照片集。且外，我们也要用到从 DeepCut 提取的 lsp dataset 的二维特征点，但由于时间问题，我没有时间去尝试运行 DeepCut，暂时先使用了现有的已经提取好的特征点。关于 DeepCut 的内容，我会在尽快尝试运行。对 SMPLify 源码进行一系列的修改后，我们终于可以运行 fit_3d.py 了。对于一幅给定的 lsp 图片，fit_3d.py 会生成对应的模型截图与 pkl 文件。
但是，在我尝试使用刚刚得到的 pkl 文件来生成对应的 obj 文件或者其他格式的 mesh 时，我却发现 pkl 无法正常读取。由于目前还有两个课程项目还没来得及完成，一时半刻间我也没办法解决这个问题，所以在这次的周报中暂时保留这个问题，我会争取在这周完成 DeepCut 的测试与读取 pkl 的测试，并尽量使用自己定义的图片来测试 SMPLify 的效果。
SMPLify Demo Test 2
在上次运行 demo 的基础上，我们这次将尝试运行自己的测试样例，而不是 SMPLify 提供的 LSP dataset。
上次测试的时候，我们还留有一个问题尚未解决：在 SMPLify 上对 LSP dataset 进行测试后无法获得对应的 pkl 文件。在仔细研究了源代码后，我发现这个问题是 Python2 与 Python3 在读写文件上有差别所导致的。为了解决这个问题，我们需要先定位到 ‘fit_3d.py’ 中的：
with open(out_path, 'wb+') as outf:
pickle.dump(params, outf)
我们把这两行代码改成如下形式，即可获得保存关节点数据的 pkl 文件了：
with open(out_path, 'w+') as tmp:
tmp.write(params.__str__())
接下来，我们要尝试使用 SMPLify 测试我们自己的输入图片。
首先，我们需要获取输入图片的 DeepCut 预测关节点，经由 DeepCut 获得的 14 个关节点与 SMPLify 关节点的对应关系如下：
| index | joint name | corresponding SMPL joint ids |
|---|---|---|
| 0 | Right ankle | 8 |
| 1 | Right knee | 5 |
| 2 | Right hip | 2 |
| 3 | Left hip | 1 |
| 4 | Left knee | 4 |
| 5 | Left ankle | 7 |
| 6 | Right wrist | 21 |
| 7 | Right elbow | 19 |
| 8 | Right shoulder | 17 |
| 9 | Left shoulder | 16 |
| 10 | Left elbow | 18 |
| 11 | Left wrist | 20 |
| 12 | Neck | - |
| 13 | Head top | vertex 411 (see line 233:fit_3d.py) |
而 DeepCut 关节点的输出格式如下：
The pose in 5x14 layout. The first axis is along per-joint information,
the second the joints. Information is:
1. position x,
2. position y,
3. CNN confidence,
4. CNN offset vector x,
5. CNN offset vector y.
在此，我们需要用到的 DeepCut 关节点数据为其输出的前三维，即：x 坐标、y 坐标、预测 confidence。
在尝试安装 DeepCut 的依赖库 Caffe 时，我遇到了不少的问题，最终耗费了不少时间才成功运行 DeepCut。因此，我先简单描述一下 DeepCut 的环境配置操作。
最开始的时候，我分别尝试了在 macOS 与 Ubuntu 16.04 上安装 Caffe，具体教程可以参照以下网址。但是，Caffe 框架使用到了很多依赖库，我们简单地通过 pip3 安装这些依赖库的话，会出现各个依赖库间版本不兼容的问题，即在终端执行如下命令无法正确安装 Caffe 的依赖库：
$ pip install -r requirements.txt
为了解决这个问题，我尝试去安装一些过时了的版本的依赖库，希望能借此解决不兼容的问题。但是，有些库的资源已经不太好找到了，因此，我最后使用了一种操作上比较简单的方法解决了这个问题。我们需要先安装一个 Ubuntu 18.04 系统，然后在终端执行如下命令：
$ sudo apt install caffe-cpu
然后，我们从 DeepCut 的官方 Github 上下载它的源代码。我们根据 README 中的教程，在终端依次执行如下命令：
$ pip3 install click
$ cd models/deepercut
$ ./download_models.sh
而在 run demo 时，我们不能完全依照教程中的步骤来执行。由于我们安装的是 cpu 版本的 Caffe，我们要在终端执行如下命令以运行 DeepCut demo：
$ cd python/pose
$ python3 ./pose_demo.py image.png --out_name=prediction --use_cpu
DeepCut 的关节点将储存在 ‘prediction.npz’ 文件中。接下来，我们要运行 SMPLify 的 ‘fit_3d.py’ 来测试我们的输入图片。
首先，我们可以留意到 ‘fit_3d.py’ 中有如下代码：
with open(join(data_dir, 'lsp_gender.csv')) as f:
genders = f.readlines()
我们可以看到 SMPLify 需要读入一个保存测试图片性别的 csv 文件，因此，我们需要先为我们的测试图片创建一个这样的文件。
然后，SMPLify 需要读入 ‘est_joints.npz’ 文件，这个文件是一个 3x14xN 的 np 数组，其中，N 为测试图片的数目。在此，我们需要对如下代码进行一点修改：
est = np.load(join(data_dir, 'est_joints.npz'))['est_joints']
在 ‘prediction.npz’ 中，关节点被存放在 dict == ‘pose’ 中，我们要把代码修改成如下形式：
est = np.load(join(data_dir, 'prediction.npz'))['pose']
且外，由于我们的 prediction.npz 是 5x14 的 np 数组，我们还需要对其进行 reshape 才可以适用于 SMPLify 中：
est = est[0:3]
est = np.reshape(est, (-1, 14, 1))
至此，我们只需运行 ‘fit_3d.py’ 即可获得测试图片相对应的 SMPLify 预测结果：
显然，这个结果是存在明显的误差的，我们接下来需要定位误差产生的原因。
我们尝试使用 DeepCut 对 LSP dataset 的第一张图片进行预测：
然后将 DeepCut 的结果输入到 SMPLify（左图为自己运行 DeepCut 后得到的结果，右图为使用官方提供的 DeepCut 数据得到的结果）：
我们发现即便使用 LSP dataset，我们也无法获得与 SMPLify 官方一样的结果。因此，我将自己运行 DeepCut 的输出与官方提供的 DeepCut 输出分别打印出来（上图为自己运行的结果，下图为官方提供的结果）：
我们可以明显发现两者有较大的差别，因此，我们可以大胆推测目前阶段误差出现的原因是 DeepCut 的问题。
为了解决这个问题，需要先研究清楚 DeepCut 的论文，故目前还需要一点时间才能完成这个工作。我会在给课程期末项目收尾后，尽快完成这部分的工作。