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目次

  1. 仮想環境の構築
  2. OpenPose のダウンロード
  3. 写真と動画データの準備
  4. 学習済みモデルのダウンロード
  5. 写真に対する骨格検出
  6. 動画に対する骨格検出

OpenPose で骨格検出をしてみよう

学習済みモデルのダウンロード

次に学習済みモデルをダウンロードします．macOS で Homebrew 等を使って wget がインストール出来ている場合は OpenPose フォルダにある getModels.sh というスクリプトを実行することで学習済みファイルが適切なフォルダに格納されます．Homebrew のインストール方法はこのあたりを参考にしてください．また brew install wget で wget をインストールできます．その後，getModels.sh の中身を確認します． 

getModels.sh# ------------------------- POSE MODELS -------------------------


# Downloading the pose-model trained on COCO
COCO_POSE_URL="https://www.dropbox.com/s/2h2bv29a130sgrk/pose_iter_440000.caffemodel"
COCO_FOLDER="pose/coco/"
wget -c ${COCO_POSE_URL} -P ${COCO_FOLDER}

# Downloading the pose-model trained on MPI
MPI_POSE_URL="https://www.dropbox.com/s/drumc6dzllfed16/pose_iter_160000.caffemodel"
MPI_FOLDER="pose/mpi/"
wget -c ${MPI_POSE_URL} -P ${MPI_FOLDER}

macOS のターミナルで OpenPose フォルダに移動したあと，上のスクリプトを実行します． 

(base) rinsaka@MacStudio2022 OpenPose % ./getModels.sh ⏎

macOS で上のスクリプトが動作しない場合や Windows を利用している場合には Web ブラウザで上のコードの5行目と10行目にある URL に接続してファイルをダウンロードしてください．その後，pose_iter_440000.caffemodel ファイルは pose/coco/ フォルダに，pose_iter_160000.caffemodel ファイルは pose/mpi/ フォルダに設置してください．

学習済みモデルの設置ができているか念の為に確認しておきます．ダウンロードした学習済みモデルはどちらも 200MB 程度のファイルサイズになります． 

(py39openpose) C:\Users\lecture\Documents\python\OpenPose>dir pose /w ⏎
 ドライブ C のボリューム ラベルは OS です
 ボリューム シリアル番号は 9018-19A1 です

 C:\Users\lecture\Documents\python\OpenPose\pose のディレクトリ

[.]    [..]   [coco] [mpi]
               0 個のファイル                   0 バイト
               4 個のディレクトリ  57,272,012,800 バイトの空き領域

(py39openpose) C:\Users\lecture\Documents\python\OpenPose>dir pose\coco ⏎
 ドライブ C のボリューム ラベルは OS です
 ボリューム シリアル番号は 9018-19A1 です

 C:\Users\lecture\Documents\python\OpenPose\pose\coco のディレクトリ

2022/09/02  09:17    <DIR>          .
2022/09/02  09:17    <DIR>          ..
2022/08/23  23:40            46,371 pose_deploy_linevec.prototxt
2022/09/02  09:16       209,274,056 pose_iter_440000.caffemodel
               2 個のファイル         209,320,427 バイト
               2 個のディレクトリ  57,272,008,704 バイトの空き領域

(py39openpose) C:\Users\lecture\Documents\python\OpenPose>dir pose\mpi ⏎
 ドライブ C のボリューム ラベルは OS です
 ボリューム シリアル番号は 9018-19A1 です

 C:\Users\lecture\Documents\python\OpenPose\pose\mpi のディレクトリ

2022/09/02  09:17    <DIR>          .
2022/09/02  09:17    <DIR>          ..
2022/08/23  23:40            46,347 pose_deploy_linevec.prototxt
2022/08/23  23:40            32,217 pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt
2022/09/02  09:17       205,950,363 pose_iter_160000.caffemodel
               3 個のファイル         206,028,927 バイト
               2 個のディレクトリ  57,272,008,704 バイトの空き領域

(py39openpose) C:\Users\lecture\Documents\python\OpenPose>

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