TensorFlowでOpenPose（macでできるモーションキャプチャ）

OpenPoseのチュートリアルやってみたまとめです。
https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

人物の骨格などを、モーションキャプチャなしで簡単に表示できるツールです。内蔵カメラがあれば、リアルタイム動画描写もできます。

OpenPose

※本家本元は、https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose ですが、
　今回はそれをTensorで動くようカスタマイズされたものを使用します。
※Chainerで試したい方は こちら です。
　尚、Chainerは、手の描写に特化したものも入っており幅が広いですが、Tensorよりも動画のモーキャプが遅くCPUではカクカクでした。

動作環境は、macOS Sierraです。

１.仮想環境を作る

homebrewでpython3をインストールしたあと、
virtualenvでopenposeの仮想環境作り、その中に入って作業します。
不要な方はスキップしてください。

- 仮想環境作り

homebrewのインストール

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

homebrewでpython3のインストール

brew install python3

virtualenvのインストール

pip install --upgrade virtualenv

virtualenvで仮想環境を作る　hogeは任意の名前でよい

virtualenv --system-site-packages -p python3 hoge

- 仮想環境に入る

source hoge/bin/activate
で、ターミナル左に(hoge)が出てればOK

２.必要なものをインストールする

openposeのパックをダウンロード

git clone https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

cd tf-openposeで、ダウンロードされたファイルに移動して

必要なモジュールのインストール

pip3 install -r requirements.txt

tensorflowのダウンロード

pip3 install tensorflow

matplotlibのインストール

pip3 install matplotlib

cd models/graph/cmu　でさらにcmuという階層に移動して

重みなどなど？インストール

bash download.sh

３.実行する

1行ずつ実行

tf-openpose/srcの階層に移動

cd ../../..
cd tf-openpose/src

- 静止画の検証

python3 run.py --model=mobilenet_thin --resolution=432x368 --image=(検証したい画像のPATH)

いい感じです。

- 内臓カメラでの検証

python3 run_webcam.py --model=mobilenet_thin --resolution=432x368 --camera=0

カメラが自動で起動され、リアルタイムで動き始めます。
ウィンドウを閉じても終了しないので、
ターミナルをcontrol+Cで抜けてください。

4. さいごに

■エラー処理
matplotlibがvirtualenvで動かないエラーが結構でます。
https://qiita.com/Kodaira_/items/1a3b801c7a5a41c9ce49
ご参考までに。

■他の環境で実装したい方はこちらみるといいかも、C++とか。
https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation