pose_estimation_avec_opencv
Différences
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detection_d_un_squelette_dans_une_image [2021/03/17 10:42] – [OpenNI] serge | pose_estimation_avec_opencv [2021/12/14 09:19] (Version actuelle) – ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement. 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==== |
- | {{ : | + | * **[[https:// |
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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==== | + | |
- | * **[[https:// | + | |
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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==== | + | |
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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 " | + | |
- | 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:// | + | |
- | * **[[https:// | + | |
- | * **[[https:// | + | |
- | * **[[http:// | + | |
- | **ROS** | + | |
- | * [[https:// | + | |
- | * [[https:// | + | |
- | * [[http:// | + | |
- | =====RealSense D455 avec OpenNI===== | + | Il faut télécharger les Model Weights: ce sont des *.caffemodel de GoogLeNet trained network de [[http:// |
- | ====RealSense D455==== | + | |
- | | + | |
- | ====OpenNI==== | + | {{ :media_14: |
- | * **[[https://en.wikipedia.org/ | + | |
+ | ===== Capture avec RealSense D455 ===== | ||
+ | * [[https:// | ||
+ | * [[https:// | ||
+ | ===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( | ||
- | * is an industry-led non-profit organization and open source software project focused on certifying and improving interoperability of natural user interfaces and organic user interfaces for Natural Interaction (NI) devices, applications that use those devices and middleware that facilitates access and use of such devices. | + | ===Avec GPU: GTX 1060=== |
- | | + | * [[compilation_de_oepncv_avec_cuda_sur_ubuntu]] |
+ | | ||
+ | * image = 184*184 FPS = 15 | ||
+ | La compilation fût laborieuse mais le résultat est bluffant. | ||
- | + | =====Visualisation dans le Blender Game Engine===== | |
- | ====Realsense et OpenNI==== | + | * **[[https:// |
- | **intelrealsense.com** | + | |
- | * [[intel_realsense|Installation du driver et des libs Intel Realsense]] | + | |
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- | * [[https:// | + | |
- | **github.com** | + | |
- | * [[https:// | + | |
- | * [[https:// | + | |
- | =====Ressources propriétaires payantes===== | + | |
- | ===Nuitrack 60 €=== | + | |
- | * [[https://github.com/3DiVi/ | + | |
- | ===Cubemos 75 €=== | ||
- | * [[skeleton_tracking_de_cubemos_logiciel_proprietaire|]] | ||
- | {{tag> | + | {{tag> |
pose_estimation_avec_opencv.1615977729.txt.gz · Dernière modification : 2021/03/17 10:42 de serge