pose_estimation_avec_opencv
Différences
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- | Une pin-up pour vendre | + | Une pin-up pour promouvoir |
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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 pour les visualisent dans Blender, les exploiter dans PureData ou autre ....** | + | |
- | =====Des collections de données, des concours===== | + | |
- | ====Principes==== | + | |
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- | ===MPI Human Pose=== | + | |
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- | ===Human Pose Evaluator Dataset === | + | |
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- | ====Les normes COCO et MPI==== | + | |
- | Un squelette de kinect et COCO MPI Keypoints\\ | + | |
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=====OpenCV blobFromImage===== | =====OpenCV blobFromImage===== | ||
====La documentation==== | ====La documentation==== | ||
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* **[[https:// | * **[[https:// | ||
- | Il faut télécharger les Model Weights: ce sont des *.caffemodel de GoogLeNet trained network de [[http:// | + | Il faut télécharger les Model Weights: ce sont des *.caffemodel de GoogLeNet trained network de [[http:// |
- | Les models sont trouvable | + | |
- | puis installer venv et opencv-python, | + | |
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- | ====Capture avec RealSense D455, Caffe Model et OpenCV==== | + | ===== Capture avec RealSense D455 ===== |
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===Avec GPU: GTX 1060=== | ===Avec GPU: GTX 1060=== | ||
- | * [[installation_de_cuda|]] | + | * [[compilation_de_oepncv_avec_cuda_sur_ubuntu]] |
* image = 368*368 FPS = 7 | * image = 368*368 FPS = 7 | ||
* image = 184*184 FPS = 15 | * image = 184*184 FPS = 15 | ||
La compilation fût laborieuse mais le résultat est bluffant. | La compilation fût laborieuse mais le résultat est bluffant. | ||
- | =====Détection de squelette avec capteur RealSense et visualisation | + | =====Visualisation |
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- | =====Kinect V2===== | + | {{tag> |
- | Capture du personnage et envoi du skeleton en OSC avec [[https:// | + | |
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- | Réception des messages osc avec oscpy dans Blender BGE 2.79b | + | |
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pose_estimation_avec_opencv.1618728660.txt.gz · Dernière modification : 2021/04/18 06:51 de serge