Оценка позы человека

В этом разделе вы узнаете, как интегрировать детектор позы человека в ваш проект на C++ или Python.

Оценка позы человека (C++/Python)

Требования

• Операционная система Windows x86 64-bit или Linux x86 64-bit.
• Установлен пакет Face SDK windows_x86_64 или linux_x86_64 (см. Начало работы).

1. Создание Human Pose Estimator

1.1. Для создания Human Pose Estimator, выполните шаги 1-3 описанные в Создание процессинг-блока и укажите следующие значения:

• "HUMAN_POSE_ESTIMATOR" для ключа "unit_type";
• путь до файла модели Human Body Detector для ключа "model_path";
• путь до файла, описывающего структуру скелета для ключа "label_map".

C++

configCtx["unit_type"] = "HUMAN_POSE_ESTIMATOR";

// путь по умолчанию для файла модели Human Body Detector - "share/humanpose/hpe-td.enc" в корневой папке Face SDK
configCtx["model_path"] = "share/humanpose/hpe-td.enc";
// вспомогательный файл, описывающий структуру скелета
configCtx["label_map"] = "share/humanpose/label_map_keypoints.txt";

Python

configCtx = {
    "unit_type": "HUMAN_POSE_ESTIMATOR",
    # пути указаны относительно корневой директории Face SDK
    "model_path": "share/humanpose/hpe-td.enc",
    "label_map": "share/humanpose/label_map_keypoints.txt"
}

1.2. Создайте процессинг-блок Human Pose Estimation:

C++

pbio::ProcessingBlock humanPoseEstimator = service->createProcessingBlock(configCtx);

Python

humanPoseEstimator = service.create_processing_block(configCtx)

2. Детекция позы

2.1. Выполните обнаружение человека с помощью BodyDetector или ObjectDetector, как описано в Детекция лиц, объектов и человеческих тел

2.2. Передайте полученный Context-контейнер методу humanPoseEstimator():

C++

humanPoseEstimator(ioData);

Python

humanPoseEstimator(ioData)

Результат вызова HumanPoseEstimator() будет добавлен в контейнер ioData. Формат выходных данных представлен в виде списка объектов с ключом "объекты". Каждый объект списка имеет ключ "class" со значением "body". Ключ "keypoints" содержит список ключевых точек, каждая из которых содержит значения "proj", которые являются относительными координатами. точки и "достоверность" в диапазоне [0,1]. Порядок точек соответствует описанию из файла "label_map_keypoints.txt".

/*
{
 "objects": [{ "id": {"type": "long", "minimum": 0},
               "class": "body",
               "confidence": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
               "bbox": [x1, y2, x2, y2],
               "keypoints": [
                 {"proj": {x_proj, y_proj}, "confidence": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1}}, ...
               ]
              }]
}
*/

примечание

Примеры использования Human Pose Estimator:

• C++ - examples/cpp/processing_block/processing_block.cpp
• Python - examples/python/processing_blocks/pose_estimator.py

3. Ускорение на GPU

Human Pose Estimator может быть использован с ускорением на GPU (CUDA). Более подробная информация в разделе Ускорение на GPU.