动作捕捉源码下载及使用教程,实现精准动作捕捉的方法分享
动作捕捉源码下载及使用教程，实现精准动作捕捉的方法分享
随着计算机图形学的不断发展，动作捕捉作为一种重要的技术手段，已经被广泛应用于电影、游戏、模拟等领域。目前市面上的动作捕捉软件多种多样，但是大多数都需要昂贵的硬件设备和高昂的费用。本文将为大家介绍一种开源的动作捕捉源码，使大家能够轻松地实现精准的动作捕捉。
二、动作捕捉源码下载
三、编译源码
1.安装依赖库
编译OpenPose需要安装以下依赖库
- OpenCV 3.4.0或更高版本
- CUD 8.0或更高版本
- cuDNN v5.1或更高版本
- Caffe
2.克隆OpenPose代码
使用以下命令在本地计算机上克隆OpenPose代码
3.编译OpenPose
使用以下命令在本地计算机上编译OpenPose代码
cd openpose && mkdir build && cd build
cmake .. -DBUILD_PYTHON=ON
make -j`nproc`
编译完成后，用户可以在build/examples/demo文件夹中找到动作捕捉的演示程序。
四、使用OpenPose进行动作捕捉
1.准备数据
为了进行动作捕捉，用户需要准备一些数据
- 视频或图像序列
- 人体模型（可以是3D人体模型或2D人体关键点模型）
- 人体关键点标注（可选）
2.运行OpenPose
使用以下命令运行OpenPose
./build/examples/demo/demo.bin --video examples/media/video.avi --write_video examples/media/video_out.avi
该命令将使用OpenPose对视频进行动作捕捉，并将结果保存在video_out.avi文件中。
3.解析OpenPose输出
OpenPose的输出包括人体关键点坐标和骨骼连接信息。用户可以使用该输出进行动作捕捉。以下是一个示例Python脚本，演示如何解析OpenPose输出并进行动作捕捉
import json
Load OpenPose output
with open('openpose_output.json') as f
data = json.load(f)
Extract keypoint coordinates
keypoints = []
for person in data['people']
keypoints.append(person['pose_keypoints_2d'])
Compute joint angles
angles = []
for i in range(len(keypoints)-1)
p1 = keypoints[i]
p2 = keypoints[i+1]
angle = compute_angle(p1, p2)
angles.append(angle)
Perform action recognition
action = recognize_action(angles)
该脚本首先将OpenPose输出文件解析为JSON格式，并提取人体关键点坐标。然后，它计算各个关节之间的夹角，并使用这些角度进行动作识别。
在本文中，我们介绍了一种开源的动作捕捉源码，OpenPose。通过编译OpenPose源码，我们可以使用它对视频进行动作捕捉，并将结果用于动作识别等应用。希望本文能够帮助大家了解动作捕捉技术，并在相关领域中发挥作用。