pose_estimation_avec_opencv
Différences
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detection_d_un_squelette_dans_une_image [2021/03/18 10:49] – serge | pose_estimation_avec_opencv [2021/07/05 19:26] – serge | ||
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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.** | + | =====OpenCV blobFromImage===== |
- | =====Des collections de données, des concours===== | + | ====La documentation==== |
- | ====Principes==== | + | * **[[https:// |
- | * **[[https:// | + | * **[[https:// |
- | | + | |
- | * Réseau | + | |
- | * Convolution: | + | |
- | ====Des datas==== | + | |
- | * **[[https://en.m.wikipedia.org/ | + | |
- | ====Projets==== | + | ====Exemple==== |
- | ===COCO=== | + | |
- | * [[https://cocodataset.org/#home|Common Object in Context]]. COCO is a large-scale object detection, segmentation, | + | |
- | * [[https://cocodataset.org/# | + | |
- | ===MPII Human Pose=== | + | 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:// |
- | | + | |
- | ===Human Pose Evaluator Dataset === | ||
- | * [[https:// | ||
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- | ====Les normes COCO et MPI==== | ||
- | COCO Output Format Nose – 0, Neck – 1, Right Shoulder – 2, Right Elbow – 3, Right Wrist – 4, Left Shoulder – 5, Left Elbow – 6, Left Wrist – 7, Right Hip – 8, Right Knee – 9, Right Ankle – 10, Left Hip – 11, Left Knee – 12, LAnkle – 13, Right Eye – 14, Left Eye – 15, Right Ear – 16, Left Ear – 17, Background – 18 \\ | ||
- | MPII Output Format Head – 0, Neck – 1, Right Shoulder – 2, Right Elbow – 3, Right Wrist – 4, Left Shoulder – 5, Left Elbow – 6, Left Wrist – 7, Right Hip – 8, Right Knee – 9, Right Ankle – 10, Left Hip – 11, Left Knee – 12, Left Ankle – 13, Chest – 14, Background – 15 | ||
- | |||
- | * [[https:// | ||
- | 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 " | ||
- | 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. | ||
- | |||
- | |||
- | =====OpenCV===== | ||
- | * **[[https:// | ||
- | * **[[https:// | ||
- | Il faut télécherger les Model Weights, installer OpenCV, tester avec les scripts python: ça marche très bien **mais le calcul demande 1,2 seconde sur mon PC sans GPU** ! Le résultat est l' | ||
{{ : | {{ : | ||
- | * [[https:// | ||
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- | ====Caffe Model==== | ||
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+ | ===== Capture avec RealSense D455 ===== | ||
+ | * [[https:// | ||
+ | * [[https:// | ||
- | ====OpenPose==== | + | ===Sans GPU, avec CPU=== |
- | Voir à quoi cà sert | + | Marche bien mais le FPS = 0.7 sur mon portable avec les 4 CPU à fond: normal les **fichiers |
- | * **[[https:// | + | |
- | * **[[http:// | + | |
+ | ===Avec GPU: GTX 1060=== | ||
+ | * [[installation_de_cuda|]] | ||
+ | * image = 368*368 FPS = 7 | ||
+ | * image = 184*184 FPS = 15 | ||
+ | La compilation fût laborieuse mais le résultat est bluffant. | ||
- | =====Ressources propriétaires payantes===== | + | =====Visualisation dans le Blender Game Engine===== |
- | ===Nuitrack 60 €=== | + | |
- | * [[https:// | + | * **[[https:// |
- | ===Cubemos 75 €=== | ||
- | * [[skeleton_tracking_de_cubemos_logiciel_proprietaire|]] | ||
- | {{tag> | + | {{tag> |
pose_estimation_avec_opencv.txt · Dernière modification : 2021/12/14 09:19 de serge