视频中的人物抓取

查看视频时，看到很多人的动作特别潇洒。就想做动作抓取

参考了别人的案例，自己进行布局

特别感谢作者：StubbornHuang
《我的开源项目 – 3DPoseEstimation从2D视频中估计人物三维姿势，并生成BVH文件》https://www.stubbornhuang.com/613/

使用环境

win10
显卡GTX1050
Anaconda (python3.7.1) Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe

为什么选择Anaconda 这版本？
因为显卡现在只能更新到python3.7

我的显卡的驱动是10.0的，如下图：

cu100代表cuda10.0的版本
离线包：访问地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

选择最新的就是

最新的就是python3.7,没有办法

安装Anaconda 和安装Pycharm

安装过程网上有很多，就不讲了，现在就讲安装完成后的组件包安装
我只安装了几个（因为有一些Anaconda 已经包含有了）
(torchsample 是我离线下载后解压有的文件夹)

pip install -e torchsample

国内镜像：
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install visdom -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install nibabel  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

项目在GitHub下载完成后

运行发现报错
修改bug
发现输出路径有问题
手写路径
发现：
TypeError: Argument ‘beta’ can not be treated as a double

修改fn.py

 # Draw keypointsfor n in range(kp_scores.shape[0]):if kp_scores[n] <= 0.05:continuecor_x, cor_y = int(kp_preds[n, 0]), int(kp_preds[n, 1])part_line[n] = (int(cor_x / 2), int(cor_y / 2))bg = img.copy()cv2.circle(bg, (int(cor_x / 2), int(cor_y / 2)), 2, p_color[n], -1)# Now create a mask of logo and create its inverse mask alsotransparency = max(0, min(1, kp_scores[n]))# print(transparency)alpha = float(transparency)img = cv2.addWeighted(bg, alpha, img, 1 - alpha, 0)

 for i, (start_p, end_p) in enumerate(l_pair):if start_p in part_line and end_p in part_line:start_xy = part_line[start_p]end_xy = part_line[end_p]bg = img.copy()X = (start_xy[0], end_xy[0])Y = (start_xy[1], end_xy[1])mX = np.mean(X)mY = np.mean(Y)length = ((Y[0] - Y[1]) ** 2 + (X[0] - X[1]) ** 2) ** 0.5angle = math.degrees(math.atan2(Y[0] - Y[1], X[0] - X[1]))stickwidth = (kp_scores[start_p] + kp_scores[end_p]) + 1polygon = cv2.ellipse2Poly((int(mX), int(mY)), (int(length / 2), stickwidth), int(angle), 0, 360, 1)cv2.fillConvexPoly(bg, polygon, line_color[i])# cv2.line(bg, start_xy, end_xy, line_color[i], (2 * (kp_scores[start_p] + kp_scores[end_p])) + 1)transparency = max(0, min(1, 0.5 * (kp_scores[start_p] + kp_scores[end_p])))alpha = float(transparency)img = cv2.addWeighted(bg, alpha, img, 1 - alpha, 0)

还有在百度云下载的两个组件(github有路径)
yolov3-spp.weights
duc_se.pth

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