推荐开源项目：Pose2Sim —— 3D无标记运动捕捉的革新工具

推荐开源项目：Pose2Sim —— 3D无标记运动捕捉的革新工具

pose2sim Markerless kinematics with any cameras — From 2D Pose estimation to 3D OpenSim motion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/pose2sim

项目介绍

Pose2Sim 是一款免费的开放源代码工具，旨在提供一种3D无标记运动捕捉的工作流程，作为传统基于标记的MoCap方法的替代方案。它不仅成本低廉，还拥有研究级的精度和生产级的稳健性。Pose2Sim 允许用户使用任意组合的手机、网络摄像头或GoPro进行拍摄，且被摄对象可以穿着日常服装和装备，特别适用于体育领域、医疗诊所或户外3D动画捕捉。

项目技术分析

Pose2Sim 基于最新的姿态估计模型，如 RTMPose，并支持自定义模型（例如来自 DeepLabCut 的模型）。其核心流程包括：

1. 2D姿态估计：使用先进的姿态估计模型从视频中提取2D关键点坐标。
2. 相机标定：支持从Qualisys、Optitrack、Vicon、OpenCap、EasyMocap或bioCV转换标定数据，或从零开始计算。
3. 同步、跟踪、三角测量、滤波：自动同步多摄像头数据，关联跨摄像头的人物，进行关键点三角测量和3D坐标滤波。
4. OpenSim运动学：集成OpenSim进行缩放和逆向运动学分析，无需静态试验。
5. 可视化：支持使用OpenSim或Blender进行结果可视化。

项目及技术应用场景

• 体育科学：分析运动员的运动轨迹，优化训练方案。
• 医疗康复：监测患者的康复进展，提供精准的康复指导。
• 动画制作：捕捉户外场景中的人物动作，生成高质量的3D动画。
• 人机交互：用于实时动作捕捉，提升人机交互体验。

项目特点

• 低成本高精度：无需昂贵的专业设备，即可获得研究级精度。
• 灵活性强：支持多种姿态估计模型和相机组合，适应不同应用场景。
• 易于使用：提供清晰的参数设置和详细的文档，用户友好。
• 功能丰富：集成OpenSim、多人物分析、批量处理等高级功能。
• 开源社区支持：活跃的开源社区，持续更新和优化。

安装与演示

安装步骤

1. 可选：安装 Anaconda 或 Miniconda 以简化环境配置。

   conda create -n Pose2Sim python=3.9 -y
   conda activate Pose2Sim
   

2. 安装 OpenSim：

   conda install -c opensim-org opensim -y
   

3. 安装 Pose2Sim：

   • 快速安装：

     pip install pose2sim
     

   • 从源代码构建：

     git clone --depth 1 https://github.com/perfanalytics/pose2sim.git
     cd pose2sim
     pip install .
     

4. 可选：为更快推理，安装支持GPU的pyTorch和ONNX Runtime（不适用于MacOS）。

   pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
   pip install onnxruntime-gpu
   

演示

项目文档提供了详细的演示步骤，包括从视频到3D关节角度计算的端到端流程、使用OpenSim或Blender进行结果可视化、多人物分析和批量处理等。

结语

Pose2Sim 是一款极具潜力的开源项目，适用于需要高精度3D运动捕捉的各种场景。其低成本低、功能强大、易于使用的特点，使其成为科研、医疗、体育和娱乐领域的理想选择。立即尝试 Pose2Sim，开启您的3D运动捕捉之旅！

点击此处访问 Pose2Sim 项目主页

pose2sim Markerless kinematics with any cameras — From 2D Pose estimation to 3D OpenSim motion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/pose2sim