Video-to-Pose3D 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

video-to-pose3D/
├── common/
├── data/
├── joints_detectors/
│   ├── Alphapose/
│   ├── hrnet/
│   └── models/
├── lab_processing/
├── outputs/
├── pose_trackers/
├── test/
├── tools/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── conda-package-list.txt
├── origin_run.py
├── videopose.py
└── videopose_multi_person.py

目录结构介绍

• common/: 包含项目通用的工具和函数。
• data/: 存放项目所需的数据文件。
• joints_detectors/: 包含用于检测2D关节的模型，如Alphapose和HR-Net。
• lab_processing/: 包含实验室处理相关的脚本。
• outputs/: 存放生成的输出文件，包括渲染后的视频。
• pose_trackers/: 包含用于跟踪2D姿势的算法，如PoseFlow和LightTrack。
• test/: 包含测试脚本和测试数据。
• tools/: 包含项目使用的各种工具脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• conda-package-list.txt: 项目依赖的conda包列表。
• origin_run.py: 项目的原始运行脚本。
• videopose.py: 用于单人视频的3D姿势预测脚本。
• videopose_multi_person.py: 用于多人视频的3D姿势预测脚本（未实现）。

2. 项目启动文件介绍

videopose.py

该脚本是用于单人视频的3D姿势预测的主要启动文件。它包含了视频处理、2D关节检测、3D姿势预测和可视化的主要逻辑。

主要功能

• 视频处理: 读取视频文件并进行预处理。
• 2D关节检测: 使用Alphapose或HR-Net进行2D关节检测。
• 3D姿势预测: 将2D关节转换为3D姿势。
• 可视化: 将预测的3D姿势渲染到视频中并保存。

使用方法

python videopose.py

videopose_multi_person.py

该脚本计划用于多人视频的3D姿势预测，但目前尚未实现。

3. 项目的配置文件介绍

conda-package-list.txt

该文件列出了项目所需的所有conda包及其版本。通过该文件，用户可以快速安装项目所需的所有依赖。

使用方法

conda install --file conda-package-list.txt

README.md

该文件是项目的介绍和使用说明文档，包含了项目的安装步骤、依赖配置、使用方法和常见问题解答。

主要内容

• 项目介绍: 简要介绍项目的功能和目标。
• 安装步骤: 详细说明如何安装项目及其依赖。
• 使用方法: 提供如何运行项目和生成3D姿势的详细步骤。
• 常见问题: 列出用户可能遇到的问题及其解决方案。

通过以上模块的介绍，用户可以快速了解并使用Video-to-Pose3D项目进行视频到3D姿势的转换。