README.md

# HandPose X  
手势 21 个关键点检测  

## 项目介绍   
注意：该项目不包括手部检测部分，手部检测项目地址：https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3   
该项目是对手的21个关键点进行检测，示例如下 ：    
* 图片示例：  
![image](https://codechina.csdn.net/weixin_42140236/handpose_x/-/raw/master/samples/test.png)    
* 视频示例：  
![video](https://codechina.csdn.net/weixin_42140236/handpose_x/-/raw/master/samples/sample.gif)    

## 项目配置  
* 作者开发环境：  
* Python 3.7  
* PyTorch >= 1.5.1  

## 数据集   
该数据集包括网络图片及数据集<<Large-scale Multiview 3D Hand Pose Dataset>>筛选动作重复度低的部分图片，进行制作(如有侵权请联系删除)，共49062个样本。         
<<Large-scale Multiview 3D Hand Pose Dataset>>数据集，其官网地址 http://www.rovit.ua.es/dataset/mhpdataset/       
感谢《Large-scale Multiview 3D Hand Pose Dataset》数据集贡献者：Francisco Gomez-Donoso, Sergio Orts-Escolano, and Miguel Cazorla. "Large-scale Multiview 3D Hand Pose Dataset". ArXiv e-prints 1707.03742, July 2017.    

* 标注文件示例：   
![label](https://codechina.csdn.net/weixin_42140236/handpose_x/-/raw/master/samples/label.png)   

* [数据集下载地址(百度网盘 Password: ara8 )](https://pan.baidu.com/s/1KY7lAFXBTfrFHlApxTY8NA)  
* 如果使用该数据集并发布相关项目或网络资源文章等，请讲述其数据集的出处 "https://codechina.csdn.net/EricLee/handpose_x"    
* 数据集读取脚本为：read_datasets.py,并需要相应更改脚本中的数据集路径。  


## 预训练模型  
* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: 99f3 )](https://pan.baidu.com/s/1Ur6Ikp31XGEuA3hQjYzwIw)     

## 项目使用方法  
### 模型训练  
* 根目录下运行命令： python train.py       (注意脚本内相关参数配置 )   

### 模型推理  
* 根目录下运行命令： python inference.py        (注意脚本内相关参数配置 )   

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*建议  
检测手bbox后，crop手图片size预处理方式：  
  # img 为原图  ，np为numpy
  x_min,y_min,x_max,y_max,score = bbox  
  w_ = max(abs(x_max-x_min),abs(y_max-y_min))  

  w_ = w_*1.1  

  x_mid = (x_max+x_min)/2  
  y_mid = (y_max+y_min)/2  

  x1,y1,x2,y2 = int(x_mid-w_/2),int(y_mid-w_/2),int(x_mid+w_/2),int(y_mid+w_/2)  

  x1 = np.clip(x1,0,img.shape[1]-1)  
  x2 = np.clip(x2,0,img.shape[1]-1)  

  y1 = np.clip(y1,0,img.shape[0]-1)  
  y2 = np.clip(y2,0,img.shape[0]-1)  
···