Fairmotion: 开源运动捕捉数据处理工具

Fairmotion: 开源运动捕捉数据处理工具

fairmotion Tools to load, process and visualize motion capture data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairmotion

1. 项目介绍

Fairmotion 是一个由 Facebook Research 开发和维护的开源库，旨在为研究人员和开发者提供一套简单易用的接口和工具，用于处理运动捕捉数据。Fairmotion 的目标是管理运动表示、3D 变换、文件格式和可视化的复杂性，使用户能够专注于高级学习任务。

Fairmotion 支持大型高质量的运动捕捉数据集，如 CMU 和 AMASS 数据集，而无需用户深入了解领域知识或处理各个数据集的特殊性。该库实现了基线，用于展示其在各种研究任务中的实用性。

2. 项目快速启动

安装

Fairmotion 可以通过 PyPI 进行轻松安装：

pip install fairmotion

如果需要从源代码安装 Fairmotion，首先克隆 Git 仓库，然后使用 pip 下载依赖项并构建项目：

git clone https://github.com/facebookresearch/fairmotion.git
cd fairmotion
pip install -e .

数据加载

以下是使用 Python 控制台加载 BVH 格式的运动捕捉文件的示例。Fairmotion 也支持 ASF/AMC、AMASS 和 AMASS DIP 格式的文件。

from fairmotion.data import bvh
BVH_FILENAME = "PATH_TO_BVH_FILE"
motion = bvh.load(BVH_FILENAME)

运动操作

Fairmotion 允许对运动对象进行多种操作。以下是将运动对象平移到全局位置 [1, 1, 1] 并选择时间切片的示例：

from fairmotion.ops import motion as motion_ops
translated_motion = motion_ops.translate(motion, np.array([1, 1, 1]))
sliced_motion = motion_ops.cut(translated_motion, 10, 20)

数据保存

可以将操作后的运动对象保存回 BVH 文件格式以供可视化：

NEW_BVH_FILENAME = "PATH_TO_NEW_BVH_FILE"
bvh.save(sliced_motion, NEW_BVH_FILENAME)

可视化

使用 bvh_visualizer.py 工具可视化结果：

python fairmotion/viz/bvh_visualizer.py --bvh-files $NEW_BVH_FILENAME

3. 应用案例和最佳实践

Fairmotion 提供了 tasks 模块，展示了 fairmotion 在开发项目中的实际应用，包括运动预测、运动图、运动捕捉数据集的聚类和变化点检测等。

• 运动预测：预测运动的未来帧。
• 运动图：构建和可视化运动数据之间的关系图。
• 聚类：对运动捕捉数据集进行聚类，以发现相似的运动模式。
• 变化点检测：识别运动数据中的关键变化点。

4. 典型生态项目

Fairmotion 已经在以下项目中得到应用：

• SIGGRAPH 2020：Jungdam Won, Deepak Gopinath, 和 Jessica Hodgins 的研究项目。
• ICML 2020：Tanmay Shankar 和 Abhinav Gupta 的研究项目。
• ACM Transactions on Graphics (TOG) 2019：Jungdam Won 和 Jehee Lee 的研究项目。

在使用 Fairmotion 进行研究时，请在你的出版物中引用该库，以支持其进一步的开发和维护。

fairmotion Tools to load, process and visualize motion capture data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairmotion