无限想象空间,用Python就能玩的3D人体姿态估计
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姿态估计,一直是近几年的研究热点。
它就是根据画面,捕捉人体的运动姿态,比如 2D 姿态估计:
再比如 3D 姿态估计:
看着好玩,那这玩应有啥用呢?
自动驾驶,大家应该都不陌生,很多公司研究这个方向。
自动驾驶里,就用到了人体行为识别。
通过摄像头捕捉追踪人体的动作变化,根据肢体动作或变化角度判断人体动作行为,可用于无人车、机器人、视频监控等行为分析需求场景。
而这些的基础,就是人体的姿态估计。
再比如,虚拟形象。
通过真人驱动,让虚拟形象具备类比真人的肢体动作,并支持与3D人脸特效、手势识别等功能结合应用,让虚拟形象更加灵活生动,可用于虚拟IP驱动、肢体驱动类游戏、远程授课或播报等场景。
姿态估计,无疑有着巨大的应用价值。
但今天,咱们说的这个算法,比上文提到的,还要酷炫一些!
它就是 FrankMocap。
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# using a machine with a monitor to show output on screen
python -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
# using a machine with a monitor to show outputs on screen
python -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
# using a machine with a monitor to show outputs on screen
python -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
感兴趣的小伙伴,赶快试试吧!
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