Tensorflow——用openpose進行人體骨骼檢測

原創

2020-02-21 01:12

參考資料

code：https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

paper：https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf

Mark的教學視頻：https://www.youtube.com/watch?v=nUjGLjOmF7o

                         （視頻裏特別詳細，從conda環境，安裝tensorflow，到最後的run）

需要的軟件

python3

tensorflow 1.3.0+（作者說要1.4.1，我的cuda是8.0，只能用1.3.0）

opencv3, protobuf, python3-tk

0）準備工作

下載code：https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

activate 你的環境

打開 tf-pose-estimation-master文件夾

1）安裝必要的requirements

pip3 install -r requirements.txt

在安裝ast時會報錯： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users.....

不用管，Python已經有ast了

所以把ast刪掉，再pip install一遍

2）運行

檢測圖像：

python src/run.py --model=mobilenet_thin --resolution=432x368 --image=×××.jpg

①整個人都沒有檢測到

②左腿沒有檢測到

③整個人都檢測到了

檢測本地視頻：

python src/run_video.py --model=mobilenet_thin --resolution=432x368 --video=child.mp4

加了幾句代碼就可以將視頻保存到本地

 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', '2')
    outVideo = cv2.VideoWriter('save.avi',fourcc,fps,size)

    if (cap.isOpened()== False):
        print("Error opening video stream or file")
    while(cap.isOpened()):
        ret_val, image = cap.read()


        humans = e.inference(image)
        image = TfPoseEstimator.draw_humans(image, humans, imgcopy=False)

        #logger.debug('show+')
        cv2.putText(image,
                    "FPS: %f" % (1.0 / (time.time() - fps_time)),
                    (10, 10),  cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,
                    (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow('tf-pose-estimation result', image)
        outVideo.write(image)
        fps_time = time.time()
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            break

從抖音上下載了一個短視頻，下面是檢測結果，視頻檢測的結果還是非常好的

但是事實檢測FPS仍然有些慢