转载自3D视觉开发者社区用户“mudi”
原文链接：[技术分享]用Python玩转3D人体姿态估计
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姿态估计，一直是近几年的研究热点。它就是根据画面，捕捉人体的运动姿态，输出人在画面中2D（x,y）或者空间坐标系中的3D(x,y,z)骨架信息。
姿态估计在各个自动驾驶，虚拟形象，舞蹈，健身，游戏等等场景中，具有广泛的前景和应用价值。
奥比当前的SDK中提供了3D人体姿态估计算法，方便客户利用算法开发各种各样的应用。同时在后续的SDK更新中，会推出3D姿态估计算法的升级版。
那么在奥比更新3D人体姿态估计之前呢，就先来分享一个利用python得到3D人体姿态估计的开源工程：FrankMocap
FrankMocap 是港中文联合 Facebook AI 研究院提出的3D 人体姿态和形状估计算法。
不仅仅是估计人体的运动姿态，甚至连身体的形状，手部的动作都可以一起计算出来。
算法很强大，能够从单目视频同时估计出 3D 人体和手部运动。但该算法速度较慢，计算量较大，在一块 GeForce RTX 2080 GPU 上可以达到 9.5 FPS，达到实时性有一定难度，更别说在算力受限的开发板上。而奥比当前和后续更新的3D姿态估计算法，在算力受限的平台上，都能达到30FPS，这也是奥比的优势。
参照安装教程，进行工程的配置，除了常规的第三方库，还需要 Detectron2 用于手部动作捕捉，以及 Pytorch3D 做姿态渲染。推荐使用 Anaconda 配置，环境配置完毕，就可以开始体验了。
使用方法很简单，如果只做身体姿态捕捉，可以运行如下命令：
# using a machine with a monitor to show output on screenpython -m demo.demo_bodymocap --input_path ./sample_data/han_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
# screenless mode (e.g., a remote server)xvfb-run -a python -m demo.demo_bodymocap --input_path ./sample_data/han_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
运行效果：
如果只做手部姿态捕捉，可以运行如下命令：
# using a machine with a monitor to show outputs on screenpython -m demo.demo_handmocap --input_path ./sample_data/han_hand_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
# screenless mode (e.g., a remote server)xvfb-run -a python -m demo.demo_handmocap --input_path ./sample_data/han_hand_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
运行效果：
全身的姿态估计，使用如下指令：
# using a machine with a monitor to show outputs on screenpython -m demo.demo_frankmocap --input_path ./sample_data/han_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
# screenless mode (e.g., a remote server)python -m demo.demo_frankmocap --input_path ./sample_data/han_short.mp4 --out_dir ./mocap_output
运行效果：
希望大家从这个项目中能体验到3D人体姿态估计算法的发展趋势。
同时奥比中光的产品Orbbec Pose SDK里就有人体姿态估计算法，感兴趣的可以跳转了解更多详情哦：https://developer.orbbec.com.cn/orbbec_pose.html
参考：https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/108957547
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