README.md 2.7 KB
Newer Older
E
Eric.Lee 已提交
1
# HandPose X  
Eric.Lee2021's avatar
update  
Eric.Lee2021 已提交
2
手势 21 个关键点检测  
E
Eric.Lee 已提交
3

E
Eric.Lee 已提交
4
## 项目介绍   
Eric.Lee2021's avatar
update  
Eric.Lee2021 已提交
5
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   
E
update  
Eric.Lee 已提交
6
该项目是对手的21个关键点进行检测,示例如下 :    
E
Eric.Lee 已提交
7
* 图片示例:  
E
Eric.Lee 已提交
8
![image](https://codechina.csdn.net/weixin_42140236/handpose_x/-/raw/master/samples/test.png)    
E
Eric.Lee 已提交
9 10
* 视频示例:  
![video](https://codechina.csdn.net/weixin_42140236/handpose_x/-/raw/master/samples/sample.gif)    
E
update  
Eric.Lee 已提交
11

E
Eric.Lee 已提交
12
## 项目配置  
E
update  
Eric.Lee 已提交
13
* 作者开发环境:  
E
Eric.Lee 已提交
14 15 16
* Python 3.7  
* PyTorch >= 1.5.1  

E
Eric.Lee 已提交
17
## 数据集   
E
Eric.Lee 已提交
18
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。         
Eric.Lee2021's avatar
update  
Eric.Lee2021 已提交
19
<<Large-scale Multiview 3D Hand Pose Dataset>>数据集,其官网地址 http://www.rovit.ua.es/dataset/mhpdataset/       
E
Eric.Lee 已提交
20
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.    
E
Eric.Lee 已提交
21

E
Eric.Lee 已提交
22 23 24
* 标注文件示例:   
![label](https://codechina.csdn.net/weixin_42140236/handpose_x/-/raw/master/samples/label.png)   

Eric.Lee2021's avatar
Eric.Lee2021 已提交
25
* [数据集下载地址(百度网盘 Password: ara8 )](https://pan.baidu.com/s/1KY7lAFXBTfrFHlApxTY8NA)  
E
Eric.Lee 已提交
26
* 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"    
E
Eric.Lee 已提交
27
* 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。  
E
Eric.Lee 已提交
28

E
Eric.Lee 已提交
29 30

## 预训练模型  
Eric.Lee2021's avatar
Eric.Lee2021 已提交
31
* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: 99f3 )](https://pan.baidu.com/s/1Ur6Ikp31XGEuA3hQjYzwIw)     
E
Eric.Lee 已提交
32 33 34

## 项目使用方法  
### 模型训练  
Eric.Lee2021's avatar
Eric.Lee2021 已提交
35 36 37 38 39
* 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 )   

Eric.Lee2021's avatar
Eric.Lee2021 已提交
40 41 42 43
* -------------------------------------------------------------------------   
*建议    
```

Eric.Lee2021's avatar
Eric.Lee2021 已提交
44
检测手bbox后,进行以下的预处理,crop手图片送入手关键点模型进行推理,可以参考 hand_data_iter/datasets.py,数据增强的样本预处理代码部分,关键代码如下:  
Eric.Lee2021's avatar
Eric.Lee2021 已提交
45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
  # 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)  
Eric.Lee2021's avatar
Eric.Lee2021 已提交
61
```