SLAHMR项目使用教程

SLAHMR项目使用教程

slahmr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slahmr

1. 项目介绍

SLAHMR是一个开源项目，提供了一种从野外视频中去耦人和相机运动的方法。该项目是基于PyTorch框架，旨在通过视频分析提取人体运动和相机运动的参数。这使得在复杂环境中进行人体姿态估计成为可能，对于增强现实、虚拟现实以及人体运动分析等领域具有重要作用。

2. 项目快速启动

环境准备

• 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS
• 硬件要求：CUDA-capable GPU
• Python版本：3.8（建议使用conda环境管理）

克隆仓库

git clone --recursive https://github.com/vye16/slahmr.git

或者如果已经克隆了仓库，初始化子模块：

git submodule update --init --recursive

创建虚拟环境

可以使用conda创建环境：

conda env create -f env.yaml
conda activate slahmr

或者创建一个virtualenv环境：

source install_pip.sh

安装依赖

安装必要的Python包：

pip install phalp[all]@git+https://github.com/brjathu/PHALP.git
pip install -e .
pip install -v -e third-party/ViTPose
cd third-party/DROID-SLAM
python setup.py install

下载模型

运行以下脚本下载预训练模型：

./download_models.sh

或者使用gdown：

gdown https://drive.google.com/uc?id=1GXAd-45GzGYNENKgQxFQ4PHrBp8wDRlW
unzip -q slahmr_dependencies.zip
rm slahmr_dependencies.zip

运行示例

编辑配置文件slahmr/confs/data/video.yaml，然后运行以下命令进行优化：

python run_opt.py data=video run_opt=True run_vis=True

3. 应用案例和最佳实践

自定义视频处理

对于自定义视频，可以编辑配置文件slahmr/confs/data/video.yaml，然后运行优化和可视化脚本。

数据集处理

项目提供了针对不同数据集的配置文件，如posetrack.yaml、egobody.yaml和3dpw.yaml。在运行前，请确保更新所有数据路径。

并行优化任务

使用提供的launch.py脚本可以并行启动多个优化任务。

4. 典型生态项目

SLAHMR项目可以与其他开源项目结合使用，例如：

• ViTPose：用于人体姿态估计的深度学习模型。
• DROID-SLAM：用于相机跟踪和映射的实时SLAM系统。

通过整合这些项目，可以实现更复杂的人体运动分析和视觉效果。

slahmr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slahmr