Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- pose_estimation_avec_opencv [2021/07/05 08:03] – serge
+++ pose_estimation_avec_opencv [2021/12/14 09:19] (Version actuelle) – ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement. serge
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 ====== Pose Estimation avec OpenCV======
 <WRAP center round box 80% centeralign>
 **{{tagpage>skeleton camera3D|Les pages sur les caméras 3D et la détection de squelette}}**     **[[http://translate.google.com/translate?hl=&sl=auto&tl=en&u=https%3A%2F%2Fressources.labomedia.org%2Fpose_estimation_avec_opencv|English Version]]**
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 </WRAP>
 <WRAP centeralign>
-Une pin-up pour vendre le tuto !
+Une pin-up pour promouvoir le tuto !
 </WRAP>
 </WRAP>
+{{ :media_15:img_0005.jpg?600 |}}
 =====OpenCV blobFromImage=====
 ====La documentation====
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   * **[[https://learnopencv.com/deep-learning-based-human-pose-estimation-using-opencv-cpp-python/|Deep Learning based Human Pose Estimation using OpenCV]]** @ learnopencv.com et le [[https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/OpenPose|OpenPose @ github.com/spmallick]] L'article et le code python pour tester.
-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]]\\
+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://www.kaggle.com/changethetuneman/openpose-model|kaggle.com model_zoo]]
-Les models sont trouvable à: [[https://www.kaggle.com/changethetuneman/openpose-model|kaggle.com model_zoo]]
-puis installer venv et opencv-python, tester avec le script OpenPoseImage.py: ça marche très bien **mais le calcul demande 1,2 seconde sur mon PC sans GPU** ! Le résultat est l'image en début d'article.
-{{ :media_14:output-skeleton_pinup.jpg?80 |}}
-  * [[https://www.pyimagesearch.com/2017/11/06/deep-learning-opencvs-blobfromimage-works/|Deep learning: How OpenCV’s blobFromImage works]] Explications détaillées de la théorie et de l'utilisation de OpenCV **blobFromImage**.
+{{ :media_14:output-skeleton_pinup.jpg?80 |}}
-====Capture avec RealSense D455, Caffe Model et OpenCV====
+===== Capture avec RealSense D455 =====
   * [[https://ressources.labomedia.org/intel_realsense|Installation de RealSense D455]]
   * [[https://github.com/sergeLabo/rs-opencv|rs-opencv]] les sources sur GitHub. premier essai avec **[[https://github.com/sergeLabo/rs-opencv/blob/main/realsense_detect_skeleton.py|realsense_detect_skeleton.py]]**
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 ===Avec GPU: GTX 1060===
-  * [[installation_de_cuda|]]
+  * [[compilation_de_oepncv_avec_cuda_sur_ubuntu]]
   * image = 368*368 FPS = 7
   * image = 184*184 FPS = 15
 La compilation fût laborieuse mais le résultat est bluffant.
-=====Détection de squelette avec capteur RealSense et visualisation dans le Blender Game Engine=====
+=====Visualisation dans le Blender Game Engine=====
   * **[[https://github.com/sergeLabo/skeleton-rs|skeleton-rs @ github.com/sergeLabo]]** Détection de squelette avec capteur RealSense pour visualisation dans le Blender Game Engine
   * **[[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