RobustCap：融合单目图像与稀疏IMU信号实现实时人体运动捕捉

RobustCap：融合单目图像与稀疏IMU信号实现实时人体运动捕捉

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobustCap

项目介绍

RobustCap 是一个基于 GitHub 的开源项目，对应于 SIGGRAPH ASIA 2023 论文“Fusing Monocular Images and Sparse IMU Signals for Real-time Human Motion Capture”。此系统通过结合单目摄像头捕获的图像信息与少量惯性测量单元（IMU）传感器的信号，实现实时、高精度的人体动作捕捉技术。项目提供了完整的系统实施细节与评估方法。

项目快速启动

环境搭建

首先，确保你的系统已安装了 Anaconda 或 Miniconda。接下来，创建并激活一个新的虚拟环境：

conda create -n RobustCap python=3.8
conda activate RobustCap

然后，安装必要的依赖项：

pip install -r requirements.txt

PyTorch CUDA 版本需从其官方网站单独下载并安装适合你的GPU版本。

数据与模型准备

• SMPL 模型文件: 下载 SMPL 文件至 models/ 目录。
• 预训练模型与测试数据: 将它们放置在 data/ 目录下。
• 对于AIST++数据集的评价，还需将特别文件置于 data/dataset_work/AIST/。

应用案例与最佳实践

实时演示设置

为了运行实时演示，你需要6个Xsens Dot IMUs与一个单目网络摄像头。具体步骤包括配置IMU和相机参数、进行相机校准、连接IMUs，并使用提供的代码或TransPose场景来显示捕捉结果。详细操作见仓库中的说明文档与脚本。

视觉化展示

RobustCap支持多种视觉化方式，包括Open3D和Unity 3D。你可以通过调整代码中的evaluate.py，指定序列索引和摄像机索引来查看特定的捕捉结果。对于Unity可视化，需要下载特定的资产并集成到Unity项目中，按照说明进行设置后，可以观看到动态捕捉效果。

典型生态项目

虽然该项目本身是独立的，但其技术可应用于更广泛的生态中，如增强现实(AR)、虚拟现实(VR)游戏、远程教育、体育分析等领域。特别是在需要低成本而高效的人体动捕解决方案的场合，RobustCap提供了一个有力的技术基础。此外，研究者和开发者可以在现有的框架上进一步开发，比如结合深度学习的其他进展优化捕捉精度，或是开发新的交互式应用。

请注意，以上快速启动指南为简化版，详细部署和配置可能包含更多细节，务必参考项目官方GitHub页面的最新文档以获得完整指导。

RobustCap Code for our SIGGRAPH ASIA 2023 paper "Fusing Monocular Images and Sparse IMU Signals for Real-time Human Motion Capture". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobustCap