openpose モデル。入力サイズは 368x368 です。
人物の姿勢を検出するためのベース クラス。
入力はイメージ (cv:Mat) です。
出力は
OpenPoseResult
です。
サンプル コード:
auto image = cv::imread("sample_openpose.jpg");
if (image.empty()) {
std::cerr << "cannot load image" << std::endl;
abort();
}
auto det = vitis::ai::OpenPose::create
("openpose_pruned_0_3");
int width = det->getInputWidth();
int height = det->getInputHeight();
vector<vector<int>> limbSeq = {{0,1}, {1,2}, {2,3}, {3,4}, {1,5}, {5,6},
{6,7}, {1,8}, \ {8,9}, {9,10}, {1,11}, {11,12}, {12,13}}; float scale_x =
float(image.cols) / float(width); float scale_y = float(image.rows) /
float(height); auto results = det->run(image); for(size_t k = 1; k <
results.poses.size(); ++k){ for(size_t i = 0; i < results.poses[k].size();
++i){ if(results.poses[k][i].type == 1){ results.poses[k][i].point.x *=
scale_x; results.poses[k][i].point.y *= scale_y; cv::circle(image,
results.poses[k][i].point, 5, cv::Scalar(0, 255, 0), -1);
}
}
for(size_t i = 0; i < limbSeq.size(); ++i){
Result a = results.poses[k][limbSeq[i][0]];
Result b = results.poses[k][limbSeq[i][1]];
if(a.type == 1 && b.type == 1){
cv::line(image, a.point, b.point, cv::Scalar(255, 0, 0), 3, 4);
}
}
}
width=\textwidth の場合の openpose モデルの結果を次に示します。
図 1. openpose の結果イメージ。
関数クイック リファレンス
次の表に、vitis::ai::OpenPose
クラスに定義されているすべての関数を示します。
タイプ | メンバー | 引数 |
---|---|---|
std::unique_ptr<
OpenPose
> |
create |
|
OpenPoseResult
|
run |
|
std::vector<
OpenPoseResult
> |
run |
|
int | getInputWidth |
|
int | getInputHeight |
|
size_t | get_input_batch |
|