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miu200521358 / motion_trace_bulk

Licence: GPL-3.0 License
MMDモーショントレース自動化一括処理バッチ

Programming Languages

Batchfile
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shell
77523 projects

Projects that are alternatives of or similar to motion trace bulk

motion trace colab
colab版MMD自動トレース
Stars: ✭ 32 (-11.11%)
Mutual labels:  3d-animation, mikumikudance, openpose, 3d-pose-estimation
3d-pose-baseline-vmd
Openposeの2D人間骨格データから3D関節データを生成し、その関節データを出力します。
Stars: ✭ 80 (+122.22%)
Mutual labels:  3d-animation, mikumikudance, 3d-pose-estimation
MEVA
Official implementation of ACCV 2020 paper "3D Human Motion Estimation via Motion Compression and Refinement" (Identical repo to https://github.com/KlabCMU/MEVA, will be kept in sync)
Stars: ✭ 93 (+158.33%)
Mutual labels:  3d-pose-estimation
VMD-Lifting
VMD-Lifting is a fork of 'Lifting from the Deep' that outputs estimated 3D pose data to a VMD file
Stars: ✭ 31 (-13.89%)
Mutual labels:  mikumikudance
DiverseDepth
The code and data of DiverseDepth
Stars: ✭ 150 (+316.67%)
Mutual labels:  depth-estimation
nanoem
nanoem is an MMD (MikuMikuDance) compatible implementation and its like cross-platform application mainly built for macOS.
Stars: ✭ 136 (+277.78%)
Mutual labels:  mikumikudance
Semantic-Mono-Depth
Geometry meets semantics for semi-supervised monocular depth estimation - ACCV 2018
Stars: ✭ 98 (+172.22%)
Mutual labels:  depth-estimation
FastPose
pytorch realtime multi person keypoint estimation
Stars: ✭ 36 (+0%)
Mutual labels:  openpose
SupervisedDepthPrediction
Pytorch framework for supervised depth prediction
Stars: ✭ 36 (+0%)
Mutual labels:  depth-estimation
pais-mvs
Multi-view stereo image-based 3D reconstruction
Stars: ✭ 55 (+52.78%)
Mutual labels:  depth-estimation
OMG Depth Fusion
Probabilistic depth fusion based on Optimal Mixture of Gaussians for depth cameras
Stars: ✭ 52 (+44.44%)
Mutual labels:  depth-estimation
openpose-docker
A docker build file for CMU openpose with Python API support
Stars: ✭ 68 (+88.89%)
Mutual labels:  openpose
Visualizing-CNNs-for-monocular-depth-estimation
official implementation of "Visualization of Convolutional Neural Networks for Monocular Depth Estimation"
Stars: ✭ 120 (+233.33%)
Mutual labels:  depth-estimation
ClothingTransfer-NCNN
CT-Net, OpenPose, LIP_JPPNet, DensePose running with ncnn⚡服装迁移/虚拟试穿⚡ClothingTransfer/Virtual-Try-On⚡
Stars: ✭ 166 (+361.11%)
Mutual labels:  openpose
Normal-Assisted-Stereo
[CVPR 2020] Normal Assisted Stereo Depth Estimation
Stars: ✭ 95 (+163.89%)
Mutual labels:  depth-estimation
sc depth pl
Pytorch Lightning Implementation of SC-Depth (V1, V2...) for Unsupervised Monocular Depth Estimation.
Stars: ✭ 86 (+138.89%)
Mutual labels:  depth-estimation
Iyan3d
Iyan 3D Professional Edition - 3D animation app for iOS
Stars: ✭ 27 (-25%)
Mutual labels:  3d-animation
DSGN
DSGN: Deep Stereo Geometry Network for 3D Object Detection (CVPR 2020)
Stars: ✭ 276 (+666.67%)
Mutual labels:  depth-estimation
project-defude
Refocus an image just by clicking on it with no additional data
Stars: ✭ 69 (+91.67%)
Mutual labels:  depth-estimation
Structured-Light-Depth-Acquisition
Matlab Implementation of a 3D Reconstruction algorithm
Stars: ✭ 48 (+33.33%)
Mutual labels:  depth-estimation

MotionTraceBulk

このプログラムは、MMDモーショントレース自動化処理をまとめて実行するバッチプログラムです。

機能概要

以下プログラムを順次実行し、vmd(MMDモーションデータ)ファイルを生成します。

準備

  1. 下記プログラムがそれぞれ個別に動作することを確認します

  • ※インストール手順等は各プログラムのREADMEおよびQiitaに記載してあります
  1. MotionTraceBulk.bat の「各種ソースコードへのディレクトリパス(相対 or 絶対)」を環境に合わせて修正します
    • MotionTraceBulk_en.bat is in English. !! The logs remain in Japanese.
    • 同じ階層にすべてのプログラムが配置されているのであれば、修正不要なはずです。

実行方法

  1. MotionTraceBulk.bat を実行する

  2. 解析対象映像ファイルパス が聞かれるので、動画のファイルフルパスを入力する

  3. 映像に映っている最大人数 が聞かれるので、映像から読み取りたい最大人数を1始まりで指定する

    • 未指定の場合、デフォルトで1が設定される(1人分の解析)
  4. 解析開始フレームNo が聞かれるので、解析を開始するフレームNoを0始まりで指定する

    • ロゴ等で冒頭に人物が映っていない場合に、人物が映るようになった最初のフレームNoを指定する事で、先頭フレームをスキップできる
    • 未指定の場合、デフォルトで0が設定される(0フレーム目から解析)
  5. 詳細なログを出すか 聞かれるので、出す場合、yes を入力する

    • 未指定 もしくは no の場合、通常ログ(各パラメータファイルと3D化アニメーションGIF)
    • warn の場合、3D化アニメーションGIFも生成しない(その分早い)
    • yesの場合、詳細ログを出力し、ログメッセージの他、デバッグ用画像も出力される(その分遅い)
  6. 反転フレームリストが聞かれるので、Openposeが裏表を誤認識しているフレーム範囲を指定する。

    • ここで指定されたフレーム範囲内のみ、反転判定を行う。
    • 10,20 のように、カンマで区切って複数フレーム指定可能。
    • 10-15 のように、ハイフンで区切った場合、その範囲内のフレームが指定可能。
    • 詳細はmiu200521358/FCRN-DepthPrediction-vmd参照
  7. 順番指定リスト が聞かれるので、交差後に人物追跡が間違っている場合に、フレームNoと人物インデックスの順番を指定する。

    • 人物インデックスは、0F目の左から0番目、1番目、と数える。
    • [12:1,0] と指定された場合、12F目は、画面左から、0F目の1番目、0F目の0番目と並び替える、とする。
    • [12-15:1,0] と指定された場合、12~15F目の範囲で、1番目・0番目と並び替える。
    • 詳細はmiu200521358/FCRN-DepthPrediction-vmd参照
  8. 処理開始

  9. 処理がすべて終了すると、以下に結果が出力される。

    • Openpose の結果
      • 解析対象映像ファイルパス/{解析対象映像ファイル名}_{実行日時}/{解析対象映像ファイル名}_json ディレクトリ
        • → json形式のkeypointsデータ
      • 解析対象映像ファイルパス/{解析対象映像ファイル名}_{実行日時}/{解析対象映像ファイル名}_openpose.avi
        • → 元映像にOpenposeの解析結果を上乗せしたaviデータ
    • 解析対象映像ファイルパス/{解析対象映像ファイル名}_{実行日時}/{動画ファイル名}_json_{実行日時}_depth ディレクトリ
    • {動画ファイル名}_json_{実行日時}_depth
      • FCRN-DepthPrediction-vmdの結果
        • depth.txt … 各関節位置の深度推定値リスト
        • message.log … 出力順番等、パラメーター指定情報の出力ログ
        • movie_depth.gif … 深度推定の合成アニメーションGIF
          • 白い点が関節位置として取得したポイントになる
        • depth/depth_0000000000xx.png … 各フレームの深度推定結果
        • ※複数人数のトレースを行った場合、全員分の深度情報が出力される
    • 解析対象映像ファイルパス/{解析対象映像ファイル名}_{実行日時}/{動画ファイル名}_json_{実行日時}_index{0F目の左からの順番} ディレクトリ
      • FCRN-DepthPrediction-vmdの結果
        • depth.txt … 該当人物の各関節位置の深度推定値リスト
      • 3d-pose-baseline-vmdの結果
        • pos.txt … 全フレームの関節データ(VMD-3d-pose-baseline-multi に必要) 詳細:Output
        • smoothed.txt … 全フレームの2D位置データ(VMD-3d-pose-baseline-multi に必要) 詳細:Output
        • movie_smoothing.gif … フレームごとの姿勢を結合したアニメーションGIF
        • smooth_plot.png … 移動量をなめらかにしたグラフ
        • frame3d/tmp_0000000000xx.png … 各フレームの3D姿勢
        • frame3d/tmp_0000000000xx_xxx.png … 各フレームの角度別3D姿勢(詳細ログyes時のみ)
      • 3dpose_gan_vmdの結果
        • pos_gan.txt … 全フレームの関節データ(VMD-3d-pose-baseline-multi に必要) 詳細:Output
        • smoothed_gan.txt … 全フレームの2D位置データ(VMD-3d-pose-baseline-multi に必要) 詳細:Output
        • movie_smoothing_gan.gif … フレームごとの姿勢を結合したアニメーションGIF
        • frame3d_gan/gan_0000000000xx.png … 各フレームの3D姿勢
        • frame3d_gan/gan_0000000000xx_xxx.png … 各フレームの角度別3D姿勢(詳細ログyes時のみ)
      • VMD-3d-pose-baseline-multiの結果
        • output_{日付}_{時間}_u{直立フレームIDX}_h{踵位置補正}_xy{センターXY移動倍率}_z{センターZ移動倍率}_s{円滑化度数}_p{移動キー間引き量}_r{回転キー間引き角度}_full/reduce.vmd
          • キーフレームの間引きなしの場合、末尾は「full」。アリの場合、「reduce」。
          • モデルはあにまさ式ミクを基準に、すべてデフォルトパラメーターでモーションデータを生成します
        • upright.txt … 直立フレームのキー情報

注意点

  • 解析対象映像ファイル名 に12桁の数字列は使わないで下さい。
    • short02_000000000000_keypoints.json のように、{任意ファイル名}_{フレーム番号}_keypoints.json というファイル名のうち、12桁の数字をフレーム番号として後ほど抽出するため

ライセンス

GNU GPLv3

MMD自動トレースの結果を公開・配布する場合は、必ずライセンスのご確認と明記をお願い致します。Unity等、他のアプリケーションの場合も同様です。

MMDモーショントレース自動化キットライセンス

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