目次

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。

動作に必要な外部ライブラリ

特になし。

サンプルアプリのディレクトリパス

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

AIモデル変換ツールの利用

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。

AIモデル変換ツール - Technology Partner - Confluence (atlassian.net)

 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。

${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。

サンプルアプリのビルド方法(Python)

サンプルアプリのディレクトリに、モデル変換したyolov5_cavalry.binファイルを下記の構成で配置します。

${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_yolov5_app/data/cnn/yolov5_cavalry.bin

Pythonでビルドする場合はこちらを参照してください。

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。