얼마 전 야구계에 있는 동생이 AI로 선수의 동작분석에 관심이 있다는 이야기를 했고,
나는 AI 모션인식에 관심이 있다고 했더니, 프로그램 만들어볼 수 있겠냐고 했다.
... 나도 완전 쌩 초보이지만... 그래도 관심이 있으니 해보겠다는 도전적인 자세로!!
시작해본다.!!
내가 시도해본 라이브러리는 openpose를 사용했다.
그런데! 환경설정하는데만 이틀 밤을 꼬박 새웠다는... 인터넷 웹사이트 검색만 100개 넘게 한 거 같은데.
이번 포스팅은 내가 찾았던 그 포스팅을 정리해 놓은 것이다.
본격 포스팅에 앞서 나는 Mac 유저이다. 즉, Mac을 활용하여 OpenPose motion estimation을 했던 것임
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1. 아나콘다(Anaconda), 텐서플로우(Tensorflow) 환경 설정
(1) 방법 1
Anaconda에 Tensorflow 설치, 사용하기
# Anaconda에 Tensorflow 설치하기 지난 시간에 이어서 써보는 아나콘다 입문 2단계! 텐서플로우를 설치해보면서 아나콘다의 사용법을 익혀보는 시간을 가져봅시다. 1. 가상 환경 생성하기 아나콘다를
zvi975.tistory.com
(2) 방법 2
[Mac] 아나콘다 환경에서 텐서플로 설치하기
아나콘다 환경에서 텐서 플로를 설치하는 방법입니다. 아나콘다 설치하는 방법은 아래 링크에서 참고하실 수 있습니다. https://lhh3520.tistory.com/369 Mac에서 아나콘다 설치하는 방법 머신 러닝을 배�
lhh3520.tistory.com
2. Openpose 환경 구성
- 여기까지 하면, 아나콘다 가상 환경이 필요할 것이다. 가상 환경 들어가는 방법은 별도로 아래에 기록해둔다.
$ conda activate tfpose
$ conda deactivate
3. OpenCV 환경 구성
opencv3 install anaconda
opencv 설치가 항상 여러곳에서 문제가 된다... 이번에 mac 설치 + anaconda opencv3 install in anaconda : MacOSX Sierra REF : http://stackoverflow.com/questions/41873941/cant-install-opencv3-on-ana..
windowx.tistory.com
4. C++ & Swig 설치
ildoonet/tf-pose-estimation
Deep Pose Estimation implemented using Tensorflow with Custom Architectures for fast inference. - ildoonet/tf-pose-estimation
github.com
여기까지 하면, Pose extimation의 환경 구성은 된 건데, 실행해보면 에러 메시지가 뜬다.
그 이유는 Tensorflow 2.0버전이 깔려있기 때문이다. 여러 사이트를 검색해본 결과 Tensorflow 1.4 버전으로
시도해보라고 해서 아래 링크와 같이 Tensorflow를 제거 후 다시 설치했다.
5. Tensorflow 재설치 방법
python - about openpose execution
I want to run OpenPose on Mac I browsed various sites and built an environment, but I got an error and I can not execute it ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib' Tried I tried installing tensorflow with pip install, but I can't solve it
www.tutorialfor.com
6. Tensorflow 버전 확인 방법
$ python
> import tensorflow as tf
> tf.__version__
최종 실행 방법
모든 설치와 환경 구성이 완료되면, 바탕화면(나는 바탕화면에 설치했음)에서 tf-openpose폴더에서 run.py를 실행하여 구동한다.
실행은 Terminal에서 하면 된다.
아래를 따라 해 보시라.
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<실행방법>
terminal에서 아래 입력
cd Desktop/tf-openpose 로 이동 run.py가 있는 디렉토리에서 실행
conda activate tfpose 로 가상 환경에 들어감
아래를 입력하고 엔터 치고 잠시 기다리면 아래 그림과 같은 결과가 나옴
($ 이후부터 입력해야 하는 거 아시죠? 혹시 모르셨다면, 저도 처음에는 $부터 작성했었음... ㅋ)
$ python run.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --image=./images/p1.jpg
<결과 화면>
나는 3차원으로 데이터를 뽑아내는 라이브러리를 추가했다.
이것도 추후에 별도 포스팅하기로 하겠다.
이 라이브러리를 쓰지 않고 2차원 화면에 대한 데이터만 추출하겠다고 하면
마지막 사진의 결과가 바로 나온다.
사진의 해상도에 따라서 결과에 영향이 있는데 사진을 자세히 보면 팔 부분에 해상도가 떨어져서
결과도 좋지 않게 나왔으나, 일단 결과는 나온다는 것을 본 것이니 시작할 수 있는 환경 구성은 됐다고 봐도 되겠다.
일단 이틀 밤을 꼬박 새우면서 필요한 정보의 링크를 기록해둔 것이다.
다음에 기회가 되면 하나하나 짚어가면서 포스팅할 기회가 오겠지.
