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File metadata and controls

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👣 SMPL Annotation Tools

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  1. 系统环境:ubuntu16.04 + python3.6 (windows10 + python3.6)

  2. 虚拟环境

    • 项目下载:git clone https://github.com/wmj142326/SMPL_Tools

    • 相关库安装:(以下库建议后缀清华源安装

      pip install numpy
      pip install scipy
      pip install chumpy
      pip install opendr==0.73 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
      # opendr其他版本会提示关于“initGL"的报错。

    ​ opendr安装如果失败,参考下面两种方法:

    ​ 方法一:参考链接:https://github.com/Lemon-XQ/human_model_viewer

    ​ 方法二:参考链接:https://blog.csdn.net/qq_41381865/article/details/95894077

    • 其他库的安装:

      pip install pyqt5 <=5.12.0  # (ubuntu不要装高于5.12.0,windows随意,但不同的电脑设备好像有所区别)
      pip install opencv-python==3.4.4.19  # 这个版本最好用
      pip install pyOpenGL -i https://pypi.douban.com/simple  # 带上下载源
      pip install Bottleneck
      pip install joblib
  3. 下载 SMPLSMPL-XFLAME(2019)model文件夹下:

  4. 运行:

    • .pkl文件存入./spin/pkl_fil/

    • 将背景图片存入./spin/pic/

    • pkl 文件转换为 ini

      python pkl2ini.py
    • 运行可视化工具:

      python human_model_viewer.py
  5. spin文件夹下文件作用:

    • pkl_fil:存放SPIN生成的.pkl文件
    • ini_fil:存放从.pkl提取的shape和pose等参数,作为可视化界面的导入,调整后自动保存覆盖
    • pic:存放相对应的背景图片
    • out_pic:存放导出的SMPL模型图片
    • out_mesh:存放导出的SMPL mesh文件(.obj)
    • re_pkl_fil:将调整后的.pkl文件存入此文件夹
    • pkl2ini.py:将.pkl转为.ini
    • ini2pkl.py:将.ini转为.pkl
    • rest_pose.ini:基本模板(别删!!!)
  6. windows和ubuntu使用区别:

    • windows环境配置和使用相对容易和正常
    • ubuntu的环境配置较苛刻,且使用中存在bug:
      • ubuntu在切换下一张时,自动跳两张(windows没有这个问题),如果想在ubuntu使用,建议使用手动输入的方式切换下一张(手写id)
      • 神奇的是,我换了一台ubuntu电脑,这个bug消失了!
      • 最新消息:pyqt5旧版本会导致这个bug,换成最新版本就好了。
  7. 参考:

    原项目链接:human_model_viewer.

    新增功能:参数提取,添加背景,自动加载和保存、部分汉化等

  8. GUI

ann_before ann_after
1 2
  1. 标注视频

可以从这里下载或观看详细的标注过程。

Citation

@inproceedings{
wang2024pedestriancentric,
title={Pedestrian-Centric 3D Pre-collision Pose and Shape Estimation from Dashcam Perspective},
author={MeiJun Wang and Yu Meng and Zhongwei Qiu and Chao Zheng and Yan Xu and Pengxiaorui and Jian Gao},
booktitle={The Thirty-eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems},
year={2024},
url={https://openreview.net/forum?id=ldvfaYzG35}
}