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第4节：运行和参数

4.1 webcam_demo.py

alphapose可以运行图片、视频、实时画面，他们的原理是一样的，只不过参数设置有些不同，我们以实时画面为例为大家进行讲解，运行实时画面部分主要包含在webcam_demo.py中，人体检测和姿态估计的函数，如代码清单4.1-1所示。

代码清单4.1-1

#导入各种依赖项
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn
import torch.utils.data
import numpy as np
from opt import optfrom dataloader_webcam import WebcamLoader, DetectionLoader, DetectionProcessor, DataWriter, crop_from_dets, Mscoco
from yolo.darknet import Darknet
from yolo.util import write_results, dynamic_write_results
from SPPE.src.main_fast_inference import *from SPPE.src.utils.img import im_to_torch
import os
import sys
from tqdm import tqdm
import time
from fn import getTime
import cv2from pPose_nms import write_jsonargs = opt
args.dataset = 'coco'#数据集是coco#循环操作
def loop():n = 0while True:yield nn += 1if __name__ == "__main__":webcam = args.webcam#调用摄像头
mode = args.mode#选择检测模式，有快速、正常、精确三个模式，默认是正常模式#如果不存在输出路径，就新建一个输出路径，默认输出路径为"examples/res/"if not os.path.exists(args.outputpath):os.mkdir(args.outputpath)#加载输入的视频data_loader = WebcamLoader(webcam).start()#调用摄像头，获取输入图像信息。(fourcc,fps,frameSize) = data_loader.videoinfo()#输出摄像头捕捉到的信息#加载检测器print('Loading YOLO model..')
sys.stdout.flush()
#调用目标检测器，检测图像中的人体det_loader = DetectionLoader(data_loader, batchSize=args.detbatch).start()det_processor = DetectionProcessor(det_loader).start()#进行人体姿态估计#加载人体姿态估计模型pose_dataset = Mscoco()#生成人体姿态估计模型if args.fast_inference:#选择模型模式pose_model = InferenNet_fast(4 * 1 + 1, pose_dataset)else:pose_model = InferenNet(4 * 1 + 1, pose_dataset)pose_model.cuda()pose_model.eval()#保存数据save_path = os.path.join(args.outputpath, 'AlphaPose_webcam'+webcam+'.avi')#生成保存视频的路径writer = DataWriter(args.save_video, save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, frameSize).start()#保存检测结果runtime_profile = {#记录检测时间'dt': [],'pt': [],'pn': []}print('Starting webcam demo, press Ctrl + C to terminate...')sys.stdout.flush()im_names_desc =  tqdm(loop())#通过进度条将处理情况进行可视化展示batchSize = args.posebatch#姿态估计最大批量，默认80。for i in im_names_desc:try:start_time = getTime()with torch.no_grad():#只进行前向计算，不进行求导(inps, orig_img, im_name, boxes, scores, pt1, pt2) = det_processor.read()#读取下一帧信息if boxes is None or boxes.nelement() == 0:#如果图中不存在人体，进行下面的输出writer.save(None, None, None, None, None, orig_img, im_name.split('/')[-1])continueckpt_time, det_time = getTime(start_time)#获取开始时间runtime_profile['dt'].append(det_time)#检测时间#进行人体姿态估计datalen = inps.size(0)leftover = 0if (datalen) % batchSize:leftover = 1num_batches = datalen // batchSize + leftoverhm = []for j in range(num_batches):inps_j = inps[j*batchSize:min((j +  1)*batchSize, datalen)].cuda()hm_j = pose_model(inps_j)#进行人体姿态估计hm.append(hm_j)hm = torch.cat(hm)ckpt_time, pose_time = getTime(ckpt_time)#获取ckpt_time时间runtime_profile['pt'].append(pose_time)#人体姿态估计的时间hm = hm.cpu().datawriter.save(boxes, scores, hm, pt1, pt2, orig_img, im_name.split('/')[-1])#保存信息ckpt_time, post_time = getTime(ckpt_time)runtime_profile['pn'].append(post_time)#后处理的时间if args.profile:#在屏幕输出处添加速度分析im_names_desc.set_description('det time: {dt:.3f} | pose time: {pt:.2f} | post processing: {pn:.4f}'.format(dt=np.mean(runtime_profile['dt']), pt=np.mean(runtime_profile['pt']), pn=np.mean(runtime_profile['pn'])))except KeyboardInterrupt:#按ctrl+c退出程序breakprint(' ')print('===========================> Finish Model Running.')if (args.save_img or args.save_video) and not args.vis_fast:print('===========================> Rendering remaining images in the queue...')print('===========================> If this step takes too long, you can enable the --vis_fast flag to use fast rendering (real-time).')while(writer.running()):passwriter.stop()#停止final_result = writer.results()
write_json(final_result, args.outputpath)

4.1.1 运行流程

用pycharm打开alphapose文件，进入webcam_demo.py文件中。
1.右键单击run开始运行，如图4.1.1-1，第一次运行时间较长，耐心等待。

图4.1.1- 1

2.我们观察到，下面数据在运行但是我们看不到画面，这是因为我们并没有指定电脑摄像头，点击右上角的红色按钮，停止运行，如图4.1.1-2。

图4.1.1- 2

3.打开redme,我们找到webcam_demo.py的运行参数，复制，如图4.1.1-3。
图4.1.1- 3

4.打开edit configuration，粘贴到parameters。点击apply,点击ok，如图4.1.1-4，4.1.1-5。
图4.1.1- 4

图4.1.1- 5

5.回到webcam_demo.py再次运行，等待一会，我们发现运行结果报错，暂停运行，我们分析出错原因，发现是因为参数数值设置错误，如图4.1.1-6。
图4.1.1- 6

7.我们点击错误定位连接，将参数直接修改为0.5，如图4.1.1-7。

图4.1.1- 7
再次运行，我们发现还是刚刚的错误，还是将此函数的两个参数修改为0.5，如图4.1.1-8。

图4.1.1- 8

9.修改完成后，重新运行，这时我们可以看到webcam_demo.py可以正常运行了，打开下面的可视化窗口，当摄像头区域中出现人体时，可以检测出人体的姿态，我们可以在摄像头范围内移动，观察检测效果。

4.2 参数设置

4.2.1 参数

–indir 输入图像所在位置的路径。将处理路径目录中的所有图像。
–list 输入图像的文本文件列表
–video 读取视频并逐帧处理视频
–outdir 存储姿势估计结果位置的路径
–vis 对输入图像进行可视化
–save_img 将输出图像保存到outdir/vis文件夹中
–save_video 保存输出视频
–vis_fast 使用加速模式。默认不加速
–format 输出结果的格式。默认COCO格式。可选择“cmu”（CMU-Pose格式）和“open”（OpenPose格式）
–conf 置信度阈值。降低该值可以提高精度，但会降低速度。默认值为0.1
–nms 非极大值抑制阈值。增大该值可以提高精度，但会降低速度。默认值为0.6。
–detbatch 目标检测的批量大小
–posebatch 姿态估计的批量大小。如果遇到OOM问题，请减小此值
–sp 单进程运行。Windows用户需要使用
–inp_dim 目标检测输入图像的大小，应该是32的倍数。默认值为608

4.2.2 运行代码

对目录所有图片进性alphapose估计，将运行结果用CMU-Pose格式保存并保存图片
python3 demo.py --indir examples/demo/ --outdir examples/results/ --save_img --format cmu
对一个视频进行估计，保存视频并且使用加速模式
python3 video_demo.py --video examples/input.mp4 --outdir examples/results/ --save_video --vis_fast
对一个视频进行估计，通过增加置信度和减小NMS阈值来加速
python3 video_demo.py --video examples/input.mp4 --outdir examples/results/ --conf 0.5 --nms 0.45

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第4节：alphapose项目运行和参数