AI（Deep Learning）による人物ポーズ可視化可能なOpenPoseを試してみる

第二波コロナ影響で再び外出を控えている毎日です。

みなさんは、如何お過ごしでしょうか。

梅雨も明けて、外は灼熱状態、そんな毎日、家の中で涼みながら、

趣味の動画作成に時間を費やしています。

家の中では、マスクを外していれるので気が楽です。

今日は、「OpenPose」の話題です。

AIによる深層学習（Deep Learning）を用いて人物のポーズを可視化

してくれる（関節点情報の取得できる）手法のことです。

OpenPoseは、静止画を入力するだけで人間の関節点を検出することが可能。

さらにGPUなどの高性能プロセッサを使えば動画像内に複数人の人物がいても、

リアルタイムに検出することも可能ということで、注目を浴びています。

身体だけでなく、顔と手まで解析可能。激しい動きの動画でも検出できたりと、

かなりの精度があるようです。

これを使いこなせれば、3DCGアニメーションで、いろんなポーズ、動きを

モデルにとらせることができそうですね。

こうした関節点情報の取得は、実はこれまでも「モーションキャプチャー」

という技術を使えば可能だったのですが、「人間の身体にセンサーを取り

付けないと、間接点の情報を取得できない」という課題がありました。

OpenPoseの画期的なところは、そうした特殊センサーを使わなくても、

カメラ1つあれば、複雑な解析ができてしまうという点です。

既に、2018年3月15日付けの「Ledge.ai」のニュース記事

「OpenPoseとは | ディープラーニングで人のポーズを解析」で事例を

いくつも取り上げて紹介されている近年の注目テクノロジーといった

ところです。

この「OpenePose」の導入手順については、以下のHPで詳細な説明が

されています。それに従って導入しました。

●OpenPose 1.5.1 のインストール（Windows 上）

●NVIDIA CUDA ツールキット 10.1，10.0 のインストール（Windows 上） ●Windows で OpenPose を使ってみる

更に、以下も参考になります。

●技術的特異点： OpenPoseを使って手っ取り早く姿勢推定をしてみる (Windows10)

→結果の画像や動画の保存方法、取得した骨格位置などのデータを数値と

して出力する方法（他のアプリケーション　で使いたい場合などには

有効な手段）が紹介されています。

過去に作成していた動画を使って、Openposeで解析をさせてみたのが、

以下の２つの動画です。

Openpose解析の結果を、動画で保存するための手順は、

①以下のコマンドをコマンドプロンプトに入力　

※私は、NVIDIA GeForce RTX2060を使用しているので、コマンドは

　　「gpu」版を使用しています。　

　cd C:\openpose-1.5.1-binaries-win64-gpu-python-flir-3d_recommended cd openpose 　

bin\OpenPoseDemo.exe --video .\examples\media\AIKO.mp4 --face --hand --write_images .\output_folder\

②上記により、output_folderに連番画像が出力される

③Irfanviewで「image###」にファイル名を変換する

④Vegas Pro17.0で動画に変換

※なお、OpenPoseでhandとfaceを同時に使うにはそれなりのスペック

　　のGPUが必要となります。

　※わたしが現在使用している環境

　　CPU：　　Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz 　　　　

　　メモリ　8GB

　　Video：　NVIDIA GeForce RTX 2060（4GB）

【動きが穏やかな動画のopenpose解析】

【動きが激しい動画のOpenPose解析】

動きの激しい後者の場合でも、きちんと姿勢推定がされていました。

顔、手の上方もきちんと得られていました。

OpenPoseの導入が無事できましたので、次は、得られた情報を利用して、

動画アニメーション用のモーションに変換する作業に入りたいと考えて

います。そのための良き指南書がありました。　以下です。

●クラウド(colab)でMMD自動トレース(Unityもいけるよ) 　【6/14 ver1.03.06 更新】

ｐｓ： 2020年8月13日現在、上記のOpenPoseテクノロジーを活用していると思われる製品が既に販売されているようです。但し、法人向けであって、まだ個人向け販売はされていないようです。「Vision Pose」

クレジット表記

ツール：MMD自動トレース
作者：miu200521358
ライセンス：https://ch.nicovideo.jp/miu200521358/blomaga/ar1686913