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重磅干貨，第一時間送達(dá)

來源：Jack Cui

前言

姿態(tài)估計，一直是近幾年的研究熱點。

它就是根據(jù)畫面，捕捉人體的運動姿態(tài)，比如 2D 姿態(tài)估計：

再比如 3D 姿態(tài)估計：

看著好玩，那這玩應(yīng)有啥用呢？

自動駕駛，大家應(yīng)該都不陌生，很多公司研究這個方向。

自動駕駛里，就用到了人體行為識別。

通過攝像頭捕捉追蹤人體的動作變化，根據(jù)肢體動作或變化角度判斷人體動作行為，可用于無人車、機器人、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。

再比如，虛擬形象。

通過真人驅(qū)動，讓虛擬形象具備類比真人的肢體動作，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，可用于虛擬IP驅(qū)動、肢體驅(qū)動類游戲、遠(yuǎn)程授課或播報等場景。

姿態(tài)估計，無疑有著巨大的應(yīng)用價值。

但今天，咱們說的這個算法，比上文提到的，還要酷炫一些！

它就是 FrankMocap。

FrankMocap

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

不僅僅是估計人體的運動姿態(tài)，甚至連身體的形狀，手部的動作都可以一起計算出來。

算法很強大，能夠從單目視頻同時估計出 3D 人體和手部運動，在一塊 GeForce RTX 2080 GPU 上能夠達(dá)到 9.5 FPS。

缺點就是，速度有點慢，計算量較大，達(dá)到實時性有一定難度。

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，不容錯過。

項目地址：

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，整個流程如下圖所示：

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

本文就不多做擴展了，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，就可以開始體驗了。

使用方法很簡單：

如果只做身體姿態(tài)捕捉，可以運行如下命令：

# 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

運行效果：

如果只做手部姿態(tài)捕捉，可以運行如下命令：

# 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

運行效果：

全身的姿態(tài)估計，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

運行效果：

感興趣的小伙伴，趕快試試吧！

總結(jié)

3D 人體全身運動姿態(tài)捕捉，可以做很多有意思的事情。

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

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

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