目次
1.OpenPoseを動かしてみた。
2.OpenPoseチュートリアルのソースコードを読む。
3.WindowsでOpenPoseを動かしてみた。
4.OpenPoseのFace Estimationを動かしてみた。
5.OpenPoseのHand Estimationを動かしてみた。
目的
OpenPose 1.0.0rc3(Jun 2017)で、Pose Estimationに加えて、Face Estimationが実装された。OpenPoseのFace Estimationを動かしてみた。
github OpenPose
フリー素材アイドルmika☆rika様の素材画像を使用しました。 http://mika-rika-free.jp/
使用環境
Description: Ubuntu 14.04.5(x64) LTS trusty
CUDA Version 8.0.61
NVIDIA-SMI 375.66 / Driver Version: 375.66 / GeForce GTX 1050
gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 4.8.4
OpenPose 1.0.0rc3(Jun 2017)
OpenPoseのインストール
OpenPoseを動かしてみた。を参照。
$ mkdir ~/development
$ cd ~/development
$ git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git
$ cd openpose
$ chmod +x install_caffe_and_openpose.sh
$ ./install_caffe_and_openpose.sh
ソースコードの修正
renderer.hppの修正
./include/openpose/core/renderer.hpp:24:84: error: ‘atomic’ is not a member of ‘std’
とコンパイルエラーが起きた場合、ソースの先端に#include を追加。
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/issues/64
openpose.cppの修正
サンプルのソース、openpose.cppを修正する。
./example/openpose/openpose.cpp
face keypoint detectionを有効にする。
82:DEFINE_bool(face, false, "Enables face keypoint detection. It will share some parameters from the body pose, e.g. `model_folder`.");
→ 82:DEFINE_bool(face, true , "Enables face keypoint detection. It will share some parameters from the body pose, e.g. `model_folder`.");
net_resolution・face_net_resolutionをGPUのメモリにあわせて調整する。
net_resolutionの値は、16の倍数(16,32,48...)とする。net_resolutionをあげるほど検出精度があがるが、処理速度が遅くなる。net_resolutionを下げると処理速度があがるが、検出精度が落ちる。例えば、下記の値とすると、GPUメモリが1.5GB消費される。
71:DEFINE_string(net_resolution,"656x368","Multiples of 16. If it is increased, the accuracy usually increases. If it is decreased, the speed increases.");
→ 71:DEFINE_string(net_resolution,"320x160","Multiples of 16. If it is increased, the accuracy usually increases. If it is decreased, the speed increases.");
83:DEFINE_string(face_net_resolution,"328x328","Multiples of 16. Analogous to `net_resolution` but applied to the face keypoint detector. 320x320 usually works fine while giving a substantial speed up when multiple faces on the image.");
→ 83:DEFINE_string(face_net_resolution,"160x160","Multiples of 16. Analogous to `net_resolution` but applied to the face keypoint detector. 320x320 usually works fine while giving a substantial speed up when multiple faces on the image.");
openposeを動かしてみる。
1. サンプル動画で動かしてみる
./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi
2. Webカメラで動かしてみる
./build/examples/openpose/openpose.bin
3. サンプル静止画で動かしてみる
./build/examples/openpose/openpose.bin --image_dir examples/media/
エラーが発生する場合、
下記のエラーが発生する場合、GPUのメモリーをオーバーフローしている。net_resolutionを調整する。
Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
参考：
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/issues/58
後書き
hand estimationの公開も近い。公開次第、試す予定。
>Multi-person 2x21-keypoint hand estimation and rendering. Note: In this initial version, running time linearly depends on the number of people on the image. Coming soon (in around 1-5 weeks)!
OpenPose v1.0公開に伴い、hand estimationが実装されました。