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comparatif_openpose_kinect [2020/07/22 16:15] mai [Coloriage de la vidéo en supprimant le squelette:] |
comparatif_openpose_kinect [2020/09/12 17:15] (current) mai [Superposition des squelettes:] |
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| Line 134: | Line 134: | ||
| ==== 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) | ||
| Line 169: | Line 169: | ||
| 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 ===== | ||
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| + | * 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}} | ||