video2bvh 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

video2bvh/
├── bvh_skeleton/
│   ├── __init__.py
│   ├── h36m_skeleton.py
│   └── ...
├── miscs/
│   ├── demo/
│   │   ├── cxk_2d_pose.gif
│   │   ├── cxk_3d_pose.gif
│   │   └── cxk_bvh.gif
│   └── ...
├── pose_estimator_2d/
│   ├── __init__.py
│   ├── openpose.py
│   └── ...
├── pose_estimator_3d/
│   ├── __init__.py
│   ├── 3d_pose_baseline.py
│   ├── videopose3d.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── cameras.h5
├── demo.ipynb
└── ...

目录结构介绍

• bvh_skeleton/: 包含处理BVH骨骼数据的模块，主要用于将3D姿态转换为关节角度并写入BVH文件。
• miscs/: 包含项目的一些辅助文件，如演示用的GIF图片。
• pose_estimator_2d/: 包含2D姿态估计模块，使用OpenPose进行2D关节点检测。
• pose_estimator_3d/: 包含3D姿态估计模块，提供两种模型（3d-pose-baseline和VideoPose3D）进行3D姿态估计。
• utils/: 包含项目的一些通用工具函数。
• .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。
• cameras.h5: 相机参数文件。
• demo.ipynb: 项目的演示Jupyter Notebook文件。

2. 项目的启动文件介绍

demo.ipynb

demo.ipynb 是项目的启动文件，它是一个Jupyter Notebook文件，包含了项目的演示和使用示例。通过运行这个Notebook，用户可以了解如何将视频转换为BVH文件。

主要步骤

1. 估计2D姿态: 从视频中估计2D人体姿态。
2. 估计3D姿态: 从2D姿态估计3D人体姿态。
3. 转换为BVH文件: 将3D姿态转换为BVH运动捕捉文件。

3. 项目的配置文件介绍

cameras.h5

cameras.h5 文件包含了相机参数的配置信息。这些参数在3D姿态估计过程中用于校正相机视角，确保姿态估计的准确性。

配置文件的使用

在 demo.ipynb 中，相机参数文件 cameras.h5 会被加载并用于3D姿态估计的校正步骤。用户可以根据实际情况调整相机参数，以获得更准确的姿态估计结果。

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通过以上步骤，用户可以顺利启动并使用 video2bvh 项目，将视频中的人体运动提取并保存为BVH格式的运动捕捉文件。