[python] Animated Drawings(2) - 자동화 구조 설치

# 자동화 구조 설치

사용 가이드 👉 README.md#animating-your-own-library

형태파악, 관절설정	모션파일 적용

• 이때까지는 미리 만들어진 프리셋을 실행시키는 것에 지나지 않았다.

• 하지만 예제 사이트에서 제공해주는 이미지 입력 → 형태파악, 관절설정 → 모션파일로 애니메이션 생성 의 기능을 사용자의 서비스에도 적용할 수 있도록 자동화 가이드도 그 다음 내용으로 제공된다.

• 설정된 관절과 캐릭터의 범위를 수정할 수 있는 fix기능도 있지만 구현하려는 서비스 범위 상 본 시리즈에선 수정기능까지 다루진 않는다.

# 0. 도커 설치

👉 ubuntu 환경에 설치

• window환경에는 공식 홈페이지의 exe파일로 간단하게 설치할 수 있다.
• 이미 설치 돼있다면 생략한다.

# 1. docker build, docker run

아래 명령어를 입력해서 이미지를 build하고 컨테이너를 run한다.
이때까지 네가지 서로 다른 환경에서 실행했는데 모두 같은 에러가 발생하였다.

cd AnimatedDrawings/torchserve

# 컴퓨터 자원에 따라 20분 이상 소요될 수 있다.
docker build -t docker_torchserve .
docker run -d --name docker_torchserve -p 8080:8080 -p 8081:8081 docker_torchserve

# after few seconds
curl http://localhost:8080/ping
# 출력으로 'healthy'라는 단어가 떠야한다.
# 이외의 모든 반환값은 에러로 간주.

• 아무 에러도 발생하지 않고 'healthy'라는 리턴을 잘 돌려받았다면 #3으로 바로 진행하자. 그 외에는 #2에서 오류를 잡고 계속 진행

• no moudle관련한 에러는 이전까지의 가이드를 잘못 수행했을 확률이 매우 높다. 신중히 놓치거나 작성자/가이드와 다른 점이 없는지 재시도 해보는 것을 추천

• mmcv-full==1.7.0설치에 실패하고 c++17을 사용하여야 한다는 에러는 공통적으로 발생하였는데 아래 목차에서 수정

# 2. mmcv-full 설치 오류

• 구글링중 깃허브 이슈에서 해당 오류를 확인하였고, 이를 적용하니 문제없이 build와 run이 동작하였다.

• 아래에서 설명할 절차는 다음과 같다.

  • mmcv설치파일을 다운로드
  • 이슈에서 제시하는 부분 수정(setup.py의 268, 362번째 라인)
  • 바뀐 setup.py을 이용하여 빌드하도록 도커파일 변경

1. mmcv-full 설치파일 다운로드

# 새로운 폴더에서 작업
mkdir my-mmcv
cd my-mmcv
pip download mmcv-full==1.7.0

# 압축 해제
tar -zxvf mmcv-full-1.7.0.tar.gz
rm -rf mmcv-full-1.7.0.tar.gz

2. setup.py 수정(아래의 주석 참고) 후 다시 압축.
   예시로는 vi를 활용했지만 어떤 방식으로든 수정하면 된다.

vi mmcv-full-1.7.0/setup.py 
# line 268, 362 to c++14 -> c++17
# 혹은 모든 c++14를 c++17로 치환해서 됐다는 github 답글도 있음

#다시 압축 후 디렉터리 제거
tar -zcvf mmcv-full-1.7.0.tar.gz mmcv-full-1.7.0
rm -rf mmcv-full-1.7.0
#아래 사진 참고

setup.py - line 268

setup.py - line 362

3. Dockerfile 수정 (AnimatedDrawings/torchserve/Dockerfile)
   • docker build -t docker_torchserve .를 실행할 때 이 설치파일을 사용하도록 Dockerfile 수정

cd .. #cd AnimatedDrawings/torchserve
vi Dockerfile  
#추가) COPY my-mmcv/mmcv-full-1.7.0.tar.gz /tmp/mmcv-full-1.7.0.tar.gz
#수정) RUN mim install /tmp/mmcv-full-1.7.0.tar.gz
#아래 사진 참조

• 다시 build및 run, 확인

# 컴퓨터 자원에 따라 20분 이상 소요될 수 있다.
docker build -t docker_torchserve .

docker run -d --name docker_torchserve -p 8080:8080 -p 8081:8081 docker_torchserve

# 컨테이너가 정상적으로 동작할 때까지 기다린 후(5~10초) 상태 확인
curl http://localhost:8080/ping
# healthy가 출력되어야 한다.

# 3. 예제파일 실행

cd ../examples #cd AnimatedDrawings/examples
python image_to_animation.py drawings/garlic.png garlic_out

• image_to_animation.py 파일을 이용하여 AnimatedDrawings/examples/drawings폴더에 있는 garlic.png를 처리하여 산출물들을 AnimatedDrawings/examples/garlic_out에 저장한다.

• 위와 같은 산출물들이 나오는데 video.gif가 우리가 원하는 애니메이션이고 나머지는 중간과정에서 나오는 산출물들이다.

• drawings폴더에 다양한 형태의 캐릭터들을 집어놓고 폴더도 따로 명시하여 산출물들을 생성해볼 수 있겠다.

• 인풋으로 들어가는 캐릭터 이미지는 주의할 점이 있다.

  1. 기본적으로 사람형태만 인식한다.
     사족보행 동물들을 많이 테스트해볼텐데 결과가 좋지 않다.
     • 깃허브 readme의 뒷부분에 다른 형태의 골격을 설정하는 가이드가 있고, 후에 작성할 커스터마이징 아티클에도 추가 기술할 예정.
  2. 팔다리가 명확히 떨어져 있어야한다.
     팔다리가 몸통에 붙어있거나 몸통 안쪽에 그려져있어서 구분이 명확치 않은 경우 원하지 않는 결과가 나온다.
     • 단순히 인식자체를 잘 못하는 경우 fix기능으로 고칠 수 있다. 이것도 1번의 골격설정기능처럼 후의 게시글에서 다루거나 readme에서 확인하면 된다.

  다음 게시글에서는 플라스크를 이용해 input -> output이 되는 서버구조를 작성하는 등 자동화를 커스터마이징 해보도록 하자.

  다음 글 - 커스터마이징하기(무기한 연기)