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          無限想象空間,用Python就能玩的3D人體姿態(tài)估計(jì)

          共 4569字,需瀏覽 10分鐘

           ·

          2020-10-02 14:27

          點(diǎn)擊上方AI算法與圖像處理”,選擇加"星標(biāo)"或“置頂”

          重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)

          來源:Jack Cui


          1


          前言


          姿態(tài)估計(jì),一直是近幾年的研究熱點(diǎn)


          它就是根據(jù)畫面,捕捉人體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài),比如 2D 姿態(tài)估計(jì):



          再比如 3D 姿態(tài)估計(jì):



          看著好玩,那這玩應(yīng)有啥用呢

          自動(dòng)駕駛,大家應(yīng)該都不陌生,很多公司研究這個(gè)方向。

          自動(dòng)駕駛里,就用到了人體行為識別



          通過攝像頭捕捉追蹤人體的動(dòng)作變化,根據(jù)肢體動(dòng)作或變化角度判斷人體動(dòng)作行為,可用于無人車、機(jī)器人、視頻監(jiān)控等行為分析需求場景。


          而這些的基礎(chǔ),就是人體的姿態(tài)估計(jì)。


          再比如,虛擬形象



          通過真人驅(qū)動(dòng),讓虛擬形象具備類比真人的肢體動(dòng)作,并支持與3D人臉特效、手勢識別等功能結(jié)合應(yīng)用,讓虛擬形象更加靈活生動(dòng),可用于虛擬IP驅(qū)動(dòng)、肢體驅(qū)動(dòng)類游戲、遠(yuǎn)程授課或播報(bào)等場景。


          姿態(tài)估計(jì),無疑有著巨大的應(yīng)用價(jià)值

          但今天,咱們說的這個(gè)算法,比上文提到的,還要酷炫一些!

          它就是 FrankMocap。

          2


          FrankMocap

          FrankMocap 是港中文聯(lián)合 Facebook AI 研究院提出的3D 人體姿態(tài)和形狀估計(jì)算法

          不僅僅是估計(jì)人體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài),甚至連身體的形狀手部的動(dòng)作都可以一起計(jì)算出來。


          算法很強(qiáng)大,能夠從單目視頻同時(shí)估計(jì)出 3D 人體和手部運(yùn)動(dòng),在一塊 GeForce RTX 2080 GPU 上能夠達(dá)到 9.5 FPS。

          缺點(diǎn)就是,速度有點(diǎn)慢,計(jì)算量較大,達(dá)到實(shí)時(shí)性有一定難度。

          不過隨著硬件的快速發(fā)展,這都不是問題,「老黃刀法」很給力。

          FrankMocap 算法就在這幾天,剛剛開源,有 Python 和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的朋友,不容錯(cuò)過。

          項(xiàng)目地址:
          https://github.com/facebookresearch/frankmocap

          算法使用 SMPL-X 人體模型。

          給定一張彩色圖片,通過兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)模塊分別預(yù)測手部姿態(tài)和人體姿態(tài)。

          然后再通過整合模塊將手和身體組合在一起,得到最終的3D全身模型,整個(gè)流程如下圖所示:


          在具體的各個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn),那就涉及具體的數(shù)學(xué)公式了。

          本文就不多做擴(kuò)展了,感興趣的小伙伴,可以直接看論文。

          論文地址:
          https://arxiv.org/pdf/2008.08324.pdf

          論文對每個(gè)模塊的公式,記錄的很詳細(xì)。


          FrankMocap 算法怎么玩?

          這里有詳細(xì)的安裝教程:
          https://github.com/facebookresearch/frankmocap/blob/master/docs/INSTALL.md

          除了常規(guī)的第三方庫,還需要 Detectron2 用于手部動(dòng)作捕捉,以及 Pytorch3D 做姿態(tài)渲染。

          推薦使用 Anaconda 配置,環(huán)境配置完畢,就可以開始體驗(yàn)了。

          使用方法很簡單:

          如果只做身體姿態(tài)捕捉,可以運(yùn)行如下命令:

          # using a machine with a monitor to show output on screenpython -m demo.demo_bodymocap --input_path ./sample_data/han_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
          # screenless mode (e.g., a remote server)xvfb-run -a python -m demo.demo_bodymocap --input_path ./sample_data/han_short.mp4 --out_dir ./mocap_output

          運(yùn)行效果:


          如果只做手部姿態(tài)捕捉,可以運(yùn)行如下命令:

          # using a machine with a monitor to show outputs on screenpython -m demo.demo_handmocap --input_path ./sample_data/han_hand_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
          # screenless mode (e.g., a remote server)xvfb-run -a python -m demo.demo_handmocap --input_path ./sample_data/han_hand_short.mp4 --out_dir ./mocap_output

          運(yùn)行效果:


          全身的姿態(tài)估計(jì),使用如下指令:

          # using a machine with a monitor to show outputs on screenpython -m demo.demo_frankmocap --input_path ./sample_data/han_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
          # screenless mode (e.g., a remote server)python -m demo.demo_frankmocap --input_path ./sample_data/han_short.mp4 --out_dir ./mocap_output

          運(yùn)行效果:


          感興趣的小伙伴,趕快試試吧!

          3


          總結(jié)

          3D 人體全身運(yùn)動(dòng)姿態(tài)捕捉,可以做很多有意思的事情。

          看到這項(xiàng)技術(shù),你最先想到的,是能做個(gè)什么好玩的應(yīng)用呢?

              

          下載1:OpenCV黑魔法


          AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù):OpenCV黑魔法,即可下載小編精心編寫整理的計(jì)算機(jī)視覺趣味實(shí)戰(zhàn)教程



          下載2 CVPR2020

          AI算法與圖像處公眾號后臺回復(fù):CVPR2020即可下載1467篇CVPR 2020論文
                  
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