Als ich Artikel über maschinelles Lernen und Deep Leaning auf dem MacBook Pro recherchierte, schrieb ich einen Artikel darüber, dass die Haltungserkennung auf dem Mac durchgeführt werden kann. Ich habe einige gefunden und verschiedene Dinge ausprobiert und es hat funktioniert, also werde ich es als Memorandum schreiben.
Richten Sie zur Vorbereitung eine virtuelle Umgebung für Python ein.
Erstellen Sie eine virtuelle Python-Umgebung.
$ virtualenv mppose
Rufen Sie die virtuelle Python-Umgebung auf.
$ source mppose/bin/activate
Wir werden OpenPose einstellen.
Installieren Sie die Pakete, die erforderlich sind, damit es funktioniert.
$ pip3 install tensorflow ipython configobj keras pillow opencv-python
Klonen und verschieben Sie die Keras-Backend-Version des OpenPose-Repositorys.
$ git clone https://github.com/michalfaber/keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation.git
$ cd keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation/
Gehen Sie zum Modellverzeichnis im Repository und laden Sie die Trainingsmodelle für Kaffee und Keras herunter.
$ cd model
$ sh get_caffe_model.sh
$ sh get_keras_model.sh
Leere Init.Erstellen Sie einen Py.(Wenn ich dies in meiner Umgebung nicht erstelle, kann das Python-Modul unter dem Modellverzeichnis nicht geladen werden, wenn das Python-Skript später ausgeführt wird, und es tritt ein Fehler auf.)
$ touch __init.py__
Gehen Sie zurück zum oberen Rand des Repositorys und legen Sie die Ebene des numpy-Trainingsmodells von caffe ab.
$ cd ../
$ docker run -v `pwd`:/workspace -it bvlc/caffe:cpu python dump_caffe_layers.py
Konvertieren Sie die Caffe-Trainingsmodell-Ebene für Keras.
$ python caffe_to_keras.py
Damit sind die Einstellungen abgeschlossen.
Versuchen Sie, die Haltung des Beispielfotos zu erkennen.
$ python demo_image.py --image sample_images/ski.jpg
Starten Sie die Kamera und versuchen Sie, die Haltung zu erkennen.
$ python demo_camera.py
Als ich versuchte, die Haltung mit einer Kamera zu erkennen, scheint es, dass sie in etwa 0,07 Sekunden Verarbeitungszeit erkannt werden kann, und es scheint, dass die CPU alleine ziemlich gut funktioniert. Es scheint andere Haltungserkennungssysteme zu geben. Wenn ich also etwas tun kann, werde ich es erneut versuchen.
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