无限想象空间,用Python就能玩的3D人体姿态估计

2020年9月28日09:05:37 发表评论 303 °C
摘要

3D 人体姿态估计算法 FrankMocap

无限想象空间,用Python就能玩的3D人体姿态估计

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一、前言

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

无限想象空间,用Python就能玩的3D人体姿态估计

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

无限想象空间,用Python就能玩的3D人体姿态估计

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。

二、FrankMocap

FrankMocap 是港中文联合 Facebook AI 研究院提出的3D 人体姿态和形状估计算法

不仅仅是估计人体的运动姿态,甚至连身体的形状手部的动作都可以一起计算出来。

算法很强大,能够从单目视频同时估计出 3D 人体和手部运动,在一块 GeForce RTX 2080 GPU 上能够达到 9.5 FPS。

缺点就是,速度有点慢,计算量较大,达到实时性有一定难度。

不过随着硬件的快速发展,这都不是问题,「老黄刀法」很给力。

FrankMocap 算法就在这几天,刚刚开源,有 Python 和深度学习基础的朋友,不容错过。

项目地址:

https://github.com/facebookresearch/frankmocap

算法使用 SMPL-X 人体模型。

给定一张彩色图片,通过两个网络模块分别预测手部姿态和人体姿态。

然后再通过整合模块将手和身体组合在一起,得到最终的3D全身模型,整个流程如下图所示:

无限想象空间,用Python就能玩的3D人体姿态估计

在具体的各个模块的实现,那就涉及具体的数学公式了。

本文就不多做扩展了,感兴趣的小伙伴,可以直接看论文。

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

论文对每个模块的公式,记录的很详细。

无限想象空间,用Python就能玩的3D人体姿态估计

FrankMocap 算法怎么玩?

这里有详细的安装教程:

https://github.com/facebookresearch/frankmocap/blob/master/docs/INSTALL.md

除了常规的第三方库,还需要 Detectron2 用于手部动作捕捉,以及 Pytorch3D 做姿态渲染。

推荐使用 Anaconda 配置,环境配置完毕,就可以开始体验了。

使用方法很简单:

如果只做身体姿态捕捉,可以运行如下命令:

运行效果:

如果只做手部姿态捕捉,可以运行如下命令:

运行效果:

全身的姿态估计,使用如下指令:

运行效果:

感兴趣的小伙伴,赶快试试吧!

三、总结

3D 人体全身运动姿态捕捉,可以做很多有意思的事情。

看到这项技术,你最先想到的,是能做个什么好玩的应用呢?

我是 Jack Cui,一个爱发技术干货的程序员,我们下期见~

文章持续更新,可以微信公众号搜索【JackCui-AI】第一时间阅读,本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。

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