このプログラムは、3d-pose-baseline (ArashHosseini様) を miu(miu200521358) がfork して、改造しました。
動作詳細等は上記URL、または README-ArashHosseini.md をご確認ください。
詳細は、Qiitaを参照して下さい。
python3系 で以下をインストールして下さい
3D骨格情報は、Human3.6M に基づいて作成されます。
以下より圧縮ファイルをダウンロードして、解凍後、data
以下に配置して下さい。
オリジナルの学習データは、Windowsの260文字パス制限にひっかかるため、パスを簡略化して再生成しました。
以下より圧縮ファイルをダウンロードして、解凍後、experiments
以下に配置して下さい。
INDEX別ディレクトリパス
が聞かれるので、2.の人物インデックス別パス
のフルパスを指定する
{動画ファイル名}_json_{実行日時}_index{0F目の左からの順番}
詳細なログを出すか
聞かれるので、出す場合、yes
を入力する
no
の場合、通常ログ(各パラメータファイルと3D化アニメーションGIF)warn
の場合、3D化アニメーションGIFも生成しない(その分早い)yes
の場合、詳細ログを出力し、ログメッセージの他、デバッグ用画像も出力される(その分遅い)人物インデックス別パス
内に、以下の結果が出力される。
short02_000000000000_keypoints.json
のように、{任意ファイル名}_{フレーム番号}_keypoints.json
というファイル名のうち、12桁の数字をフレーム番号として抽出するためMIT
MMD自動トレースの結果を公開・配布する場合は、必ずライセンスのご確認と明記をお願い致します。Unity等、他のアプリケーションの場合も同様です。