DecoMR 项目使用教程

DecoMR 项目使用教程

DecoMRRepository for the paper " 3D Human Mesh Regression with Dense Correspondence "项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DecoMR

项目介绍

DecoMR 是一个用于 3D 人体网格回归的开源项目，基于密集对应关系进行优化。该项目在 Ubuntu 16.04 系统上测试通过，使用 Python 3.6 和 PyTorch 1.1 进行开发。DecoMR 利用 OpenDR 渲染 3D 网格，并提供了详细的安装和使用指南。

项目快速启动

环境搭建

1. 创建 Anaconda 环境：

   conda create -n DecoMR python=3.6
   conda activate DecoMR
   

2. 安装依赖：

   sudo apt-get install libglu1-mesa-dev freeglut3-dev mesa-common-dev
   sudo apt-get install libosmesa6-dev
   sudo apt-get install gfortran
   pip install --force-reinstall pip==19
   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载必要文件：

   wget https://github.com/classner/up/raw/master/models/3D/basicModel_neutral_lbs_10_207_0_v1.0.0.pkl --directory-prefix=data
   

运行示例代码

1. 提供输入图像：

   python run_demo.py --img path/to/image.jpg
   

2. 提供输入图像和 OpenPose 检测文件：

   python run_demo.py --img path/to/image.jpg --openpose path/to/openpose.json
   

应用案例和最佳实践

案例一：人体姿态估计

DecoMR 可以用于人体姿态估计，通过输入一张包含人体的图像，项目能够输出人体的 3D 网格模型。这对于虚拟现实、游戏开发和运动分析等领域非常有用。

案例二：服装模拟

结合其他 3D 模型和纹理，DecoMR 可以用于服装模拟，帮助设计师在虚拟环境中测试服装的外观和合身度。

典型生态项目

OpenDR

OpenDR 是一个用于 3D 渲染的开源库，DecoMR 利用 OpenDR 进行 3D 网格的渲染。OpenDR 提供了丰富的功能和灵活的接口，是 3D 图形处理领域的重要工具。

SMPLify

SMPLify 是一个用于生成 3D 人体模型的项目，DecoMR 使用了 SMPLify 的模型进行人体网格的生成和优化。SMPLify 提供了高质量的人体模型，是 3D 人体建模领域的重要资源。

通过以上步骤，您可以快速启动并使用 DecoMR 项目，结合实际应用案例和生态项目，进一步探索和优化您的 3D 人体网格回归任务。

DecoMRRepository for the paper " 3D Human Mesh Regression with Dense Correspondence "项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DecoMR