2019-02-24に更新

pythonで骨格推定をするための準備

Mac環境でtensorflow(tf-openpose)で画像から骨格推定の準備をしてみたという記事です。

swigのインストール

$ brew install swig

swigのバージョン確認

$ swig -version

tf-pose-estimationのソースをクローンする

$ git clone https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation.git

Python

venvで仮想環境を作成

$ python3 -m venv testenv

pythonの仮想環境に入る

$ source testenv/bin/activate

setuptoolsのアップグレード

tf-pose-estimationのインストールをしようと思ったらsetuptoolsが古いよって怒られたのでアップグレードする。

$ pip install setuptools --upgrade

tf-pose-estimationのインストール

$ pip install -r requirements.txt

OpenCVのインストール

$ pip install opencv-contrib-python

tensorflowのインストール

$ pip install tensorflow

pafprocessのビルド

$ cd tf_pose/pafprocess/
$ swig -python -c++ pafprocess.i && python3 setup.py build_ext --inplace

モデルデータのダウンロード

macにはwgetコマンドがないので事前準備としてwgetコマンドのインストールも必要。

$ brew install wget

モデルデータをダウンロードするシェルを実行する

$ cd models/graph/cmu/
$ sh download.sh

実行

元のディレクトリに戻って実行

$ python run.py
Originally published at qiita.com

ckoshien

個人開発4年目。普段はアプリケーションエンジニア。 ReactJS/NodeJS/ReactNative/Java

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