comparatif_openpose_kinect

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comparatif_openpose_kinect [2020/07/22 16:15] – [Coloriage de la vidéo en supprimant le squelette:] maicomparatif_openpose_kinect [2020/09/12 17:15] (current) – [Superposition des squelettes:] mai
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 ==== Superposition des squelettes: ==== ==== Superposition des squelettes: ====
-Avant d’entamer la comparaison, il faut tout d’abord superposer les différentes données. Pour cela, les deux programmes (Supperposition_Mobilenet_Kinect.py et SupperpositionXsens_Kinect.py) automatisent la superposition, et un autre programme (plot_skeletons.py) permet de visualiser les squelettes superposés. La superposition se fait par rapport aux données de la Kinect de la manière suivante :+Avant d’entamer la comparaison, il faut tout d’abord superposer les différentes données. Pour cela, les deux programmes (Supperposition_Mobilenet_Kinect.py et SupperpositionXsens_Kinect.py) automatisent la superposition, et un autre programme (python3 plot_skeletons.py in folder Algo/Scripts) permet de visualiser les squelettes superposés. La superposition se fait par rapport aux données de la Kinect de la manière suivante :
   * Rotation selon l’axe des y pour les données de la Xsens.   * Rotation selon l’axe des y pour les données de la Xsens.
   * Rescale du squelette en se basant sur la longueur des jambres (genou à la cheville)   * Rescale du squelette en se basant sur la longueur des jambres (genou à la cheville)
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 Malheureusement, faute de temps je n’ai pu exécuter plus de comparaisons afin de mieux interpréter les résultats de ces comparaisons. Toutefois, les programmes que j’ai pu écrire permettront à d’autres personnes d'exécuter d’autres comparaisons et d’utiliser la Mobilenet et l’implémentation sous Caffe. Malheureusement, faute de temps je n’ai pu exécuter plus de comparaisons afin de mieux interpréter les résultats de ces comparaisons. Toutefois, les programmes que j’ai pu écrire permettront à d’autres personnes d'exécuter d’autres comparaisons et d’utiliser la Mobilenet et l’implémentation sous Caffe.
  
 +===== Compléments =====
 +
 +  * Le squelette utilisé dans tf_pose_estimation est le modèle COCO. La correspondance des index et des parties du corps est consultable sur https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/output.md#keypoint-ordering et  https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation/blob/460dfab9a73784455c314c7a979dd87a36b35f4f/tf_pose/common.py
  
 {{tag>poppy-kine}} {{tag>poppy-kine}}
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  • by mai