3D Photography Inpainting | 环境搭建——效果测试【CVPR 2020】
【摘要】 干活博文、测评
🎉 声明: 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一，❤️ 不负光阴不负卿 ❤️
声明：本博文只做了该代码的测试教程，敬请查阅；
📔 基础信息
- 3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting
- https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting
- 另外一篇2D转换3D的博文
requirements.txt
pytorch==1.4.0
torchvision==0.5.0
opencv-python==4.2.0.32
vispy==0.6.4
moviepy==1.0.2
transforms3d==0.3.1
networkx==2.3
cynetworkx
scikit-image
📕 环境搭建
服务器：ubuntu 18.04 Quadro RTX 5000 16G CUDA版本 V10.0.130
conda create -n torch14 python=3.6.6
conda activate torch14
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
pip install opencv-python
pip install vispy
pip install moviepy
pip install transforms3d
pip install networkx==2.3
pip install scikit-image
📗 代码效果
Paper proposed a method for converting a single RGB-D input image into a 3D photo…
直观结果： 图片转换为 mp4 video ,一项神奇的技术…
📘 项目结构
📙 测试 【版本一》2020】
各位小伙伴，我这个博文是上年测试的，当时的确很轻松就测试成功，运行得到输出
2020 年份，测试过程如下
一：把你想要测试的 图片 （默认 jpg 格式）放到 项目目录的 image 下即可；
二：运行如下测试命令（可以在 argument.yml 中 修改 参数配置）：
python main.py --config argument.yml
三：查看运行效果
测试图片生成得到：
zoom-in（拉近）、dolly-zoom-in（滑动放大）、swing（摆动）、circle（盘旋） 四种 mp4 格式的 video;
生成示例：
- 原图：
- 效果如下（mp4 动画 转了 gif ，水印没有去掉哈）：
📙 测试 【版本二》2021】
会有这个版本的尝试测试，是因为作者 2021年6月份，代码仓库做了较大更新
各位小伙伴，我这个博文是上年测试的，当时的确很轻松就测试成功，运行得到输出
2021 年份，测试过程如下， 目前遇到的 bug 依旧没有彻底解决
下载模型
很多小伙伴服务器，模型下载缓慢，可以 copy 链接去浏览器下载
chmod 755 download.sh
./download.sh
观察 download.sh 脚本，就是下载模型，然后辅助到对应路径
#!/bin/sh
fb_status=$(wget --spider -S https://filebox.ece.vt.edu/ 2>&1 | grep "HTTP/1.1 200 OK")
mkdir checkpoints
echo "downloading from filebox ..."
wget https://filebox.ece.vt.edu/~jbhuang/project/3DPhoto/model/color-model.pth
wget https://filebox.ece.vt.edu/~jbhuang/project/3DPhoto/model/depth-model.pth
wget https://filebox.ece.vt.edu/~jbhuang/project/3DPhoto/model/edge-model.pth
wget https://filebox.ece.vt.edu/~jbhuang/project/3DPhoto/model/model.pt
mv color-model.pth checkpoints/.
mv depth-model.pth checkpoints/.
mv edge-model.pth checkpoints/.
mv model.pt MiDaS/.
## 比如，下面这些就是 后来，作者又更新 补充的
echo "cloning from BoostingMonocularDepth ..."
git clone https://github.com/compphoto/BoostingMonocularDepth.git
mkdir -p BoostingMonocularDepth/pix2pix/checkpoints/mergemodel/
echo "downloading mergenet weights ..."
wget https://filebox.ece.vt.edu/~jbhuang/project/3DPhoto/model/latest_net_G.pth
mv latest_net_G.pth BoostingMonocularDepth/pix2pix/checkpoints/mergemodel/
wget https://github.com/intel-isl/MiDaS/releases/download/v2/model-f46da743.pt
mv model-f46da743.pt BoostingMonocularDepth/midas/model.pt
此时，download.sh 脚本运行之后，项目结构如下
tree 3d-photo-inpainting/
3d-photo-inpainting/
├── argument.yml
├── bilateral_filtering.py
├── BoostingMonocularDepth
│ ├── Boostmonoculardepth.ipynb
│ ├── dataset_prepare
│ │ ├── create_crops.m
│ │ ├── generatecrops.m
│ │ ├── ibims1_prepare.m
│ │ ├── ibims1_selected.mat
│ │ ├── mergenet_dataset_prepare.md
│ │ └── midas
│ │ ├── models
│ │ │ ├── base_model.py
│ │ │ ├── blocks.py
│ │ │ ├── midas_net.py
│ │ │ └── transforms.py
│ │ ├── run.py
│ │ └── utils.py
│ ├── demo.py
│ ├── evaluation
│ │ ├── D3R.m
│ │ ├── evaluatedataset.m
│ │ ├── extractD3Rpoints.m
│ │ ├── index2index.m
│ │ └── ord.m
│ ├── figures
│ │ ├── explanation.png
│ │ ├── lunch_edited.png
│ │ ├── lunch_orig.png
│ │ ├── lunch_rgb.jpg
│ │ ├── merge.png
│ │ ├── observation.png
│ │ ├── overview.png
│ │ ├── patchexpand.gif
│ │ ├── patchmerge.gif
│ │ ├── patchselection.gif
│ │ ├── ressearch.png
│ │ ├── sample2_leres.jpg
│ │ ├── sample2_midas.png
│ │ └── video_thumbnail.jpg
│ ├── inputs
│ │ └── moon.jpg
│ ├── lib
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── multi_depth_model_woauxi.py
│ │ ├── net_tools.py
│ │ ├── network_auxi.py
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── __init__.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── multi_depth_model_woauxi.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── net_tools.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── network_auxi.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── Resnet.cpython-36.pyc
│ │ │ └── Resnext_torch.cpython-36.pyc
│ │ ├── Resnet.py
│ │ ├── Resnext_torch.py
│ │ ├── spvcnn_classsification.py
│ │ ├── spvcnn_utils.py
│ │ └── test_utils.py
│ ├── LICENSE
│ ├── midas
│ │ ├── model.pt
│ │ ├── models
│ │ │ ├── base_model.py
│ │ │ ├── blocks.py
│ │ │ ├── midas_net.py
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── base_model.cpython-36.pyc
│ │ │ │ ├── blocks.cpython-36.pyc
│ │ │ │ ├── midas_net.cpython-36.pyc
│ │ │ │ └── transforms.cpython-36.pyc
│ │ │ └── transforms.py
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ └── utils.cpython-36.pyc
│ │ └── utils.py
│ ├── outputs
│ │ └── moon.png
│ ├── pix2pix
│ │ ├── checkpoints
│ │ │ ├── mergemodel
│ │ │ │ └── latest_net_G.pth
│ │ │ └── void
│ │ │ └── test_opt.txt
│ │ ├── data
│ │ │ ├── base_dataset.py
│ │ │ ├── depthmerge_dataset.py
│ │ │ ├── image_folder.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── __pycache__
│ │ │ ├── base_dataset.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── depthmerge_dataset.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── image_folder.cpython-36.pyc
│ │ │ └── __init__.cpython-36.pyc
│ │ ├── models
│ │ │ ├── base_model_hg.py
│ │ │ ├── base_model.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── networks.py
│ │ │ ├── pix2pix4depth_model.py
│ │ │ └── __pycache__
│ │ │ ├── base_model.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── __init__.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── networks.cpython-36.pyc
│ │ │ └── pix2pix4depth_model.cpython-36.pyc
│ │ ├── options
│ │ │ ├── base_options.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── base_options.cpython-36.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-36.pyc
│ │ │ │ └── test_options.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── test_options.py
│ │ │ └── train_options.py
│ │ ├── test.py
│ │ ├── train.py
│ │ └── util
│ │ ├── get_data.py
│ │ ├── guidedfilter.py
│ │ ├── html.py
│ │ ├── image_pool.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── guidedfilter.cpython-36.pyc
│ │ │ ├── __init__.cpython-36.pyc
│ │ │ └── util.cpython-36.pyc
│ │ ├── util.py
│ │ └── visualizer.py
│ ├── __pycache__
│ │ └── utils.cpython-36.pyc
│ ├── README.md
│ ├── requirements.txt
│ ├── run.py
│ ├── structuredrl
│ │ └── models
│ │ ├── DepthNet.py
│ │ ├── networks.py
│ │ ├── resnet.py
│ │ └── syncbn
│ │ ├── LICENSE
│ │ ├── make_ext.sh
│ │ ├── modules
│ │ │ ├── functional
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── _syncbn
│ │ │ │ │ ├── build.py
│ │ │ │ │ ├── _ext
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ └── syncbn
│ │ │ │ │ │ └── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ └── src
│ │ │ │ │ ├── common.h
│ │ │ │ │ ├── syncbn.cpp
│ │ │ │ │ ├── syncbn.cu
│ │ │ │ │ ├── syncbn.cu.h
│ │ │ │ │ ├── syncbn.cu.o
│ │ │ │ │ └── syncbn.h
│ │ │ │ └── syncbn.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── nn
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── syncbn.py
│ │ ├── README.md
│ │ ├── requirements.txt
│ │ └── test.py
│ └── utils.py
├── boostmonodepth_utils.py
├── checkpoints
│ ├── color-model.pth
│ ├── depth-model.pth
│ └── edge-model.pth
├── depth
│ ├── moon.npy
│ └── moon.png
├── DOCUMENTATION.md
├── download.sh
├── image
│ └── moon.jpg
├── LICENSE
├── main.py
├── mesh
├── mesh.py
├── mesh_tools.py
├── MiDaS
│ ├── MiDaS_utils.py
│ ├── model.pt
│ ├── monodepth_net.py
│ ├── __pycache__
│ │ ├── MiDaS_utils.cpython-36.pyc
│ │ ├── monodepth_net.cpython-36.pyc
│ │ └── run.cpython-36.pyc
│ └── run.py
├── model-f46da743.pt
├── networks.py
├── __pycache__
│ ├── bilateral_filtering.cpython-36.pyc
│ ├── boostmonodepth_utils.cpython-36.pyc
│ ├── mesh.cpython-36.pyc
│ ├── mesh_tools.cpython-36.pyc
│ ├── networks.cpython-36.pyc
│ └── utils.cpython-36.pyc
├── pyproject.toml
├── README.md
├── requirements.txt
├── utils.py
└── video
├── moon_circle.mp4
├── moon_dolly-zoom-in.mp4
├── moon_swing.mp4
└── moon_zoom-in.mp4
45 directories, 165 files
可能遇到的报错总结如下
1 FileNotFoundError: No such file: '…/outputs/moon.png
第一次运行测试遇到的报错
python main.py --config argument.yml
running on device 0
0%| | 0/1 [00:00<?, ?it/s]Current Source ==> moon
Running depth extraction at 1638526409.2872481
BoostingMonocularDepth/inputs/*.png
BoostingMonocularDepth/inputs/*.jpg
device: cuda
Namespace(Final=True, R0=False, R20=False, colorize_results=False, data_dir='inputs/', depthNet=0, max_res=inf, net_receptive_field_size=None, output_dir='outputs', output_resolution=1, pix2pixsize=1024, savepatchs=0, savewholeest=0)
...
...
Traceback (most recent call last):
...
File "/home/moli/anaconda3/envs/torch14/lib/python3.6/site-packages/imageio/core/request.py", line 260, in _parse_uri
raise FileNotFoundError("No such file: '%s'" % fn)
FileNotFoundError: No such file: '/home/moli/project/projectBy/nine/2021/3d-photo-inpainting/BoostingMonocularDepth/outputs/moon.png'
解决方法如下
cp image/moon.jpg BoostingMonocularDepth/outputs/moon.png
- 并且把如下代码，两行清空目录的操作注释掉
2 RuntimeError: CUDA out of memory
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.17 GiB (GPU 0; 15.75 GiB total capacity; 2.56 GiB already allocated; 286.31 MiB free; 2.59 GiB reserved in total by PyTorch)
0%| | 0/1 [00:22<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 76, in <module>
vis_photos, vis_depths = sparse_bilateral_filtering(depth.copy(), image.copy(), config, num_iter=config['sparse_iter'], spdb=False)
File "/home/moli/project/projectBy/nine/2021/3d-photo-inpainting/bilateral_filtering.py", line 31, in sparse_bilateral_filtering
vis_image[u_over > 0] = np.array([0, 0, 0])
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 2; dimension is 3 but corresponding boolean dimension is 5
这个问题、经验证，纯粹是 GPU 当时被其他用户占用；
第 0 块 显卡，闲置时，重新运行，该错误就消失了
3 [“Error 65544: b’X11: The DISPLAY environment variable is missing’”]
接下来，继续运行，遇到这个报错
这个报错，网上查了一些解决方法，于我并不适用，盲猜是因为我的服务器不具备、显示器、无法显示
Start Running 3D_Photo ...
Loading edge model at 1638849812.6169176
Loading depth model at 1638849815.373448
Loading rgb model at 1638849816.3655758
Writing depth ply (and basically doing everything) at 1638849817.4631581
Writing mesh file mesh/moon.ply ...
Making video at 1638850000.3338194
fov: 53.13010235415598
0%| | 0/1 [04:18<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 141, in <module>
mean_loc_depth=mean_loc_depth)
File "/home/moli/project/projectBy/nine/2021/3d-photo-inpainting/mesh.py", line 2203, in output_3d_photo
proj='perspective')
File "/home/moli/project/projectBy/nine/2021/3d-photo-inpainting/mesh.py", line 2134, in __init__
self.canvas = scene.SceneCanvas(bgcolor=bgcolor, size=(canvas_size*factor, canvas_size*factor))
...
...
OSError: Could
not init glfw:
["Error 65544: b'X11: The DISPLAY environment variable is missing'"]
报错 github 上的讨论： https://github.com/openai/mujoco-py/issues/578
2021-12- 07 重新更新的本部分内容，如果有小伙伴，参考到这里，并且顺利解决的话，欢迎 告知我一下哇
📜 可能遇到的报错总结
-
AttributeError: 'Graph' object has no attribute 'node' -
分析： 原因是 没有 安装 networkx 或者 安装的版本 不匹配
正确安装即可：
pip install networkx==2.3
📙 博文此次运行代码+模型分享
有需要此次源码的小伙伴，搜索关注本博客同名公号，公号后台，回复
20200105即可自动获取本博文此次博客对应的运行代码+模型分享
这份代码对应 ## 📙 测试 【版本一》2020】，当时的确运行成功
20200105
祝科研顺利，天天开心
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-
📆 最近更新：2022年1月23日
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-
🍊 当前博主的主要创作领域如下、全网统一ID: 墨理学AI
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