Raspberry Piでカメラ映像の骨格検出をする方法 Part 2

#VideoCaptureオブジェクト取得
cap = cv2.VideoCapture(-1)

print("start")

while(True):
    #フレームを取得
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        print("not capture")
        break
    
    #画像をリサイズ
    frame = cv2.resize(frame, (320, 240))

    print("画像出力")
    cv2.imshow("frame", frame)
    cv2.waitKey(13) #Enterキーで画像再取り込み

#カメラデバイスクローズ
cap.release()

#ウィンドウクローズ
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#読み込むモデルを選択
MODE = "MPI"

if MODE is "COCO":
    protoFile = "(コピーしたファイルのディレクトリパス)/OpenPose/pose/coco/pose_deploy_linevec.prototxt"
    weightsFile = "(コピーしたファイルのディレクトリパス)/OpenPose/pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel"
    nPoints = 18
    POSE_PAIRS = [ [1,0],[1,2],[1,5],[2,3],[3,4],[5,6],[6,7],[1,8],[8,9],[9,10],[1,11],[11,12],[12,13],[0,14],[0,15],[14,16],[15,17]]

elif MODE is "MPI" :
    protoFile = "(コピーしたファイルのディレクトリパス)/OpenPose/pose/mpi/pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt"
    weightsFile = "(コピーしたファイルのディレクトリパス)/OpenPose/pose/mpi/pose_iter_160000.caffemodel"
    nPoints = 15
    POSE_PAIRS = [[0,1], [1,2], [2,3], [3,4], [1,5], [5,6], [6,7], [1,14], [14,8], [8,9], [9,10], [14,11], [11,12], [12,13] ]


net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(protoFile, weightsFile)

#VideoCaptureオブジェクト取得
cap = cv2.VideoCapture(-1)

print("start")

while(True):
    #フレームを取得
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        print("not capture")
        break
    
    #画像をリサイズ
    frame = cv2.resize(frame, (320, 240))

    frameCopy = np.copy(frame)
    frameWidth = frame.shape[1]
    frameHeight = frame.shape[0]
    threshold = 0.1

    inWidth = 368
    inHeight = 368

    inpBlob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0 / 255, (inWidth, inHeight),
                          (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)

    net.setInput(inpBlob)
    output = net.forward()    
    H = output.shape[2]
    W = output.shape[3]

    points = []
    
    for i in range(nPoints):
        # confidence map of corresponding body's part.
        probMap = output[0, i, :, :]

        # Find global maxima of the probMap.
        minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap)
        
        # Scale the point to fit on the original image
        x = (frameWidth * point[0]) / W
        y = (frameHeight * point[1]) / H

        if prob > threshold : 
            cv2.circle(frameCopy, (int(x), int(y)), 8, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED)
            cv2.putText(frameCopy, "{}".format(i), (int(x), int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, lineType=cv2.LINE_AA)
            cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 8, (0, 0, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED)

            # Add the point to the list if the probability is greater than the threshold
            points.append((int(x), int(y)))
        else :
            points.append(None)
            

    # Draw Skeleton
    for pair in POSE_PAIRS:
        partA = pair[0]
        partB = pair[1]

        if points[partA] and points[partB]:
            cv2.line(frame, points[partA], points[partB], (0, 255, 255), 3)

    print("画像出力")
    cv2.imshow("frame", frame)
    cv2.waitKey(13) #エンターキーで画像再取り込み

    #キーボード入力処理
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 13: #enterキーの場合処理を抜ける
        break

#カメラデバイスクローズ
cap.release()

#ウィンドウクローズ
cv2.destroyAllWindows()

output = net.forward()