pose_estimation_avec_opencv
Différences
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detection_d_un_squelette_dans_une_image [2021/03/17 10:34] – [Installation Realsense et OpenNI] serge | pose_estimation_avec_opencv [2021/07/10 09:13] – [Pose Estimation avec OpenCV] serge | ||
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- | **[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]** | + | Une pin-up pour promouvoir le tuto ! |
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+ | =====OpenCV blobFromImage===== | ||
+ | ====La documentation==== | ||
+ | * **[[https:// | ||
- | Une pin-up pour vendre le tuto ! | + | ====Exemple==== |
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- | **Ce sujet est très actuel, un concours a eu lieu en 2019. Nous allons essayer de trouver, construire un projet qui détecterait un squelette, envoie les datas en OSC, les visualisent dans Blender.** | + | |
- | =====Des collections de données, des concours===== | + | |
- | ====Des datas==== | + | |
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- | ====Projets==== | + | |
- | ===COCO=== | + | |
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- | ===MPII Human Pose=== | + | |
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- | ===Human Pose Evaluator Dataset === | + | |
- | * [[https:// | + | |
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- | ====Les normes COCO et MPI==== | + | |
- | * [[https:// | + | |
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- | Les points sont les articulations. Les os sont définis par des couples de points. Facile 8-) | + | |
- | <code python> | + | |
- | if MODE is " | + | |
- | nPoints = 18 | + | |
- | POSE_PAIRS = [[1, 0], [1, 2], [1, 5], [2, 3], [3, 4], [5, 6], [6, 7], [1, 8], [8, 9], [9, 10], [1, 11], | + | |
- | [11, 12], [12, 13], [0, 14], [0, 15], [14, 16], [15, 17]] | + | |
- | elif MODE is " | + | Il faut télécharger les Model Weights: ce sont des *.caffemodel de GoogLeNet trained network de [[http://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html|caffe.berkeleyvision.org]] téléchargeable à: [[https:// |
- | nPoints = 15 | + | |
- | POSE_PAIRS = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [1, 5], [5, 6], [6, 7], [1, 14], [14, 8], [8, 9], [9, 10], | + | |
- | [14, 11], [11, 12], [12, 13]] | + | |
- | </ | + | |
- | Cubemos utilise le MODE COCO. | + | |
- | ===== Ressources libres, open sources, gratuites===== | + | |
- | | + | |
- | * **[[https://learnopencv.com/ | + | |
- | * **[[https:// | + | |
- | * **[[http:// | + | |
- | **ROS** | + | |
- | * [[https:// | + | |
- | * [[https:// | + | |
- | * [[http:// | + | |
+ | {{ : | ||
- | =====RealSense D455 avec OpenNI===== | + | ===== Capture avec RealSense D455 ===== |
- | ====RealSense D455==== | + | * [[https:// |
- | * [[intel_realsense|]] | + | * [[https:// |
- | ====OpenNI==== | + | ===Sans GPU, avec CPU=== |
- | | + | Marche bien mais le FPS = 0.7 sur mon portable avec les 4 CPU à fond: normal les **fichiers de poids font 200 Mo**, c'est beaucoup trop m( |
- | * **[[https:// | + | |
- | * [[https:// | + | ===Avec GPU: GTX 1060=== |
- | * [[https:// | + | * [[installation_de_cuda|]] |
+ | * image = 368*368 FPS = 7 | ||
+ | * image = 184*184 FPS = 15 | ||
+ | La compilation fût laborieuse mais le résultat est bluffant. | ||
- | + | =====Visualisation dans le Blender Game Engine===== | |
- | ====Realsense et OpenNI==== | + | * **[[https:// |
- | * [[intel_realsense|Installation du driver et des libs Intel Realsense]] | + | * **[[https://github.com/sergeLabo/skeleton-blender|skeleton-blender @ github.com/sergeLabo]]** Visualisation dans le Blender Game Engine de la Détection de squelette avec capteur RealSense et OpenCV |
- | | + | |
- | * [[https:// | + | |
- | | + | |
- | * [[https:// | + | |
- | =====Ressources propriétaires payantes===== | + | |
- | ===Nuitrack 60 €=== | + | |
- | * [[https://github.com/3DiVi/ | + | |
- | ===Cubemos 75 €=== | ||
- | * [[skeleton_tracking_de_cubemos_logiciel_proprietaire|]] | ||
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pose_estimation_avec_opencv.txt · Dernière modification : 2021/12/14 09:19 de serge