OpenPose(Caffe版)をMacBookで動かしてみる

はじめに

画像から人体の骨格情報を取得できるOpenPoseを手持ちのMacBookで使ってみたかったが，ビルドする時に若干詰まったので備忘も兼ねてメモを残してみた．
OpenPoseにはCPU版とGPU版があり，高い精度の認識結果を早く取得したい場合はGPU版が推奨される．
- 手持ちのMacBookにはGPUがついていなかったためCPU版を入れることにした．

DeepLearningを使って画像から体や顔・手足を認識して人体の骨格情報を取得することができる．
- 通常のカメラで撮影した画像・動画から取得できるため，MicrosoftのKinectやIntelのRealSenseの様な機材の準備が不要．
本家大元GitHubのREADMEに実際に認識させた例が掲載されている．
- OpenPose: Real-time multi-person keypoint detection library for body, face, hands, and foot estimation
Caffe版とTensorFlow版の2種類のバージョンがあり，今回は上記GitHubのCaffe版を使ってみた．

$ git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git

$ cd openpose

OpenPoseを動かすのに必要なパッケージのインストールにmacOS用パッケージ管理システムであるHomebrewが必要となるため，事前にインストールしておく．
- TOPページ記載のスクリプトをターミナルで実行する．

$ brew cask install cmake

$ bash ./scripts/osx/install_deps.sh

$ mkdir build

$ cd 3rdparty
$ git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe.git

$ cd ../

$ cmake-gui

画面上部の「Where is the source code:」にソースコードのディレクトリを，「Where to build the binaries:」にはビルド先のディレクトリを入力する．
- ソースコードはcloneしたopenposeディレクトリを，ビルド先は6.で作成した「build」フォルダを指定する．
「Add Entry」ボタンをクリックし，下記情報を追記する．
- Name: BUILD_CAFFE
- Type: BOOL
- Value: True (チェックボックスを入れる)

ビルド設定を行ったら「Configure」ボタンをクリックする．
- 画面下部のコンソールに「Configuring done」が表示されたら成功．
Configureができたら「Generate」ボタンをクリックする．
- コンソールに「Generating done」が表示されたらMakefileの作成完了．
- 「build」フォルダにMakefileが作成されていることを確認する．

$ cd build
$ make -j `nproc`
$ sudo make install

$ ./build/examples/openpose/openpose.bin --image_dir <画像ファイルのフォルダパス> --write-images <認識結果の画像ファイル出力先パス> --write-json <骨格座標データのJSONファイル出力先パス>

* after

* 「[いらすとや](https://www.irasutoya.com/)」から引用させていただいた画像も認識させることができた．

動画も認識させることができる．ただしCPU版だと1フレームの処理に時間がかかるため，時間の長い動画等を認識させたい場合はGPU版を使用した方が良いかもしれない．

$ ./build/examples/openpose/openpose.bin --video <動画ファイルのパス> --write-video <認識結果の動画ファイル出力先パス> --write-json <認識した骨格座標データのJSONファイル出力先パス>