MMPose入门

一、测试

1、2D 人脸关键点案例

1）2D人脸图片案例：使用标定的face bounding boxes作用输入

（1）利用gt json文件中给定的标定框进行检测？

（2）案例

python demo/top_down_img_demo.py \
    configs/face/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/aflw/hrnetv2_w18_aflw_256x256.py \
    https://download.openmmlab.com/mmpose/face/hrnetv2/hrnetv2_w18_aflw_256x256-f2bbc62b_20210125.pth \
    --img-root tests/data/aflw/ --json-file tests/data/aflw/test_aflw.json \
    --out-img-root vis_results

2）2D人脸图片案例：使用face bounding box检测器

（1）会执行人脸检测和人脸关键点评估两个任务

（2）要求安装face_recognition：pip install face_recognition

python demo/face_img_demo.py \
    configs/face/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/aflw/hrnetv2_w18_aflw_256x256.py \
    https://download.openmmlab.com/mmpose/face/hrnetv2/hrnetv2_w18_aflw_256x256-f2bbc62b_20210125.pth \
    --img-root tests/data/aflw/ \
    --img image04476.jpg \
    --out-img-root vis_results

2、2D人脸视频案例

（1）要安装face_recognition：pip install face_recognition

python demo/face_video_demo.py \
    configs/face/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/aflw/hrnetv2_w18_aflw_256x256.py \
    https://download.openmmlab.com/mmpose/face/hrnetv2/hrnetv2_w18_aflw_256x256-f2bbc62b_20210125.pth \
    --video-path https://user-images.githubusercontent.com/87690686/137441355-ec4da09c-3a8f-421b-bee9-b8b26f8c2dd0.mp4 \
    --out-video-root vis_results

 

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来源： https://www.cnblogs.com/wllwqdeai/p/16381562.html