はじめに

i-PROカメラアプリケーション開発環境の構築が完成していることを前提に説明します。
開発環境の構築が準備できていない場合、こちらを参考に完成させてください。

また、このチュートリアルではSDKのインストールディレクトリを${SDK_DIR}として記載します。

動作概要

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。

特になし。

C/C++のソースコードはありません。

Pythonのソースコードは下記に格納されています。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_pose_app

サンプルアプリをビルドする前に、AIモデル変換ツールを利用する必要があります。

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。

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。

変換に利用するsetting.confは下記に格納されています。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_pose_app/setting.conf

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。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_pose_app/data/cnn/tf_pose_estimation_cavalry.bin

SDKのインストールディレクトリでビルド用環境設定ファイルの読み込みを実施します。

$ cd ${SDK_DIR}
$ source setup_env.sh ipro-ambaCV2X

ビルド用環境設定は各環境に合わせて実施してください。
ここでは、ipro-ambaCV2X　を指定します。

次にサンプルアプリのディレクトリに移動し、makeします。

$ cd src/adamapp/yuv_pose_app
$ make

${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_pose_app に.extファイルが作成されていれば成功です。

カメラにインストールします(例：下記画像の緑枠からインストール可能)。作成した.extファイルを選択してインストールしてください。
アプリ画面を開きます(下記画像の赤枠ボタン)。

カメラの映像が表示されていれば成功です。

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。