Pose-Estimation-Clean 项目教程

Pose-Estimation-Clean 项目教程

Pose-Estimation-CleanPose Estimation with cleaner outputs using Savgol filter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Pose-Estimation-Clean

1、项目介绍

Pose-Estimation-Clean 是一个基于 OpenPose 的姿态估计项目，通过使用 Savgol 滤波器来提高输出视频的清晰度和连贯性。该项目旨在解决 OpenPose 在某些情况下输出不清晰的问题，使得姿态估计结果更加美观和易于理解。

2、项目快速启动

环境准备

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Adityaojas/Pose-Estimation-Clean.git
   cd Pose-Estimation-Clean
   

2. 下载 MPI caffemodel 权重文件：

   wget http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/pose/mpi/pose_iter_160000.caffemodel
   mv pose_iter_160000.caffemodel models/pose/
   

运行项目

1. 运行 open_pose.py 文件以获取原始输出视频和 CSV 文件：

   python open_pose.py
   

2. 运行 clean_output.py 文件以应用 Savgol 滤波器并生成最终视频：

   python clean_output.py
   

3、应用案例和最佳实践

应用案例

Pose-Estimation-Clean 可以应用于多种场景，例如：

• 健身跟踪：通过姿态估计来跟踪和分析用户的运动动作，如跳绳进度跟踪。
• 虚拟现实：在虚拟现实环境中，通过姿态估计来捕捉用户的动作并进行实时渲染。
• 医疗康复：在医疗康复领域，通过姿态估计来监测患者的运动恢复情况。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入视频的质量，避免模糊或过暗的图像。
• 参数调整：根据具体应用场景调整 Savgol 滤波器的参数，以获得最佳的平滑效果。
• 结果验证：对生成的视频进行验证，确保姿态估计结果的准确性和连贯性。

4、典型生态项目

Pose-Estimation-Clean 可以与其他计算机视觉项目结合使用，例如：

• OpenCV：用于图像处理和视频分析。
• TensorFlow：用于深度学习模型的训练和部署。
• Unity：用于虚拟现实和游戏开发中的动作捕捉和渲染。

通过结合这些生态项目，可以进一步扩展 Pose-Estimation-Clean 的应用范围和功能。

Pose-Estimation-CleanPose Estimation with cleaner outputs using Savgol filter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Pose-Estimation-Clean