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yuv_pose_appはカメラ上のモデルに骨格を描画するサンプルアプリです。
動作に必要な外部ライブラリ
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特になし。Pythonでビルドする場合は下記が必要です。
Numpy
OpenCV
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外部ライブラリの利用については、後ほど説明します。 |
サンプルアプリのディレクトリパス
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C/C++のソースコードはありません。
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下記からAIモデル変換ツールを取得し、環境構築してください。
AIモデル変換ツール - Technology Partner - Confluence (atlassian.net)
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お問い合わせからご提供までは数日お時間をいただいております。 |
環境構築が完了しましたら、下記を参考にサンプルモデルの変換を行ってください。
AIモデル変換ツール：Tensorflow編 - Technology Partner - Confluence (atlassian.net)
変換に利用するsetting.confは下記に格納されています。
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ここでは、モデル変換したファイルを「tf_pose_estimation_cavalry.bin」として説明します。
サンプルアプリのビルド方法(Python)
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)
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| Info |
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ここでは、AdamAppとしてビルドする方法を記載しています。 Container AdamApp for Azure IoT Edgeとしてビルドする場合は下記を参照ください。 チュートリアル(Container AdamApp for Azure IoT Edge編) - Technology Partner - Confluence (atlassian.net) |
サンプルアプリのディレクトリに、モデル変換したtf_pose_estimation_cavalry.binファイルを下記の構成で配置します。
[ambaCV2Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_pose_app/data_CV2X/cnn/tf_pose_estimation_cavalry.bin
[ambaCV5Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_yolov5pose_app/data_CV5X/cnn/yolov5tf_pose_estimation_cavalry.bin
Pythonでビルドする場合は以降のビルド方法はこちらを参照してください。
サンプルアプリを起動してカメラの映像が映っていれば成功です。
サンプルアプリの使用方法
カメラにて何らかのモデルを撮影してください。下記の例ではモデル(手と指)が枠で囲まれ、オブジェクト名(person)が表示されていることが確認できます。
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カメラにて人体の画像を撮影してください。赤い線と丸で骨格を検知していることが確認できます。
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顔の周りにモザイク処理を施しています。 |
補足情報
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・設定の変更
このアプリケーションには、ユーザーが変更できるいくつかの設定があります。 一部の設定を変更する場合は、「ADAM OPERATION UI」HTMLページの「AppPrefs」ボタンを押してください。
以下は、ユーザーが現在変更できる設定のリストです。
Resoultion:
YUV 画像を取得するための解像度。HD(1280x720)またはFHD(1920x1080)を指定してください。ただし、カメラの性能によっては指定した値で動作しない場合があります。Frame rate:
YUV画像を取得するためのフレームレート。 1以上を指定してください。 ただし、カメラの性能によっては指定された値で動作しない場合があります。
・AIモデルの変更方法
姿勢推定モデルは以下を使用します。
https://github.com/ZheC/tf-pose-estimationpbファイルをダウンロードしてください。
https://github.com/ZheC/tf-pose-estimation/blob/master/models/graph/mobilenet_thin_432x368/graph_freeze.pbCV ツールを使用して変換します。 変換先フォルダ内のsetting.confをご利用ください。
CVツールの入手方法は以下を参照してください。
https://dev-partner.i-pro.com/space/TPFAQ/961545224変換されたモデル ファイル (.bin) を
data_CV2X/cnn
および
data_CV5X/cnn
フォルダーに配置します。