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Python?三維姿態(tài)估計 Unity3d?實現(xiàn)?3D?虛擬現(xiàn)實交互游戲

時間：2021-11-12 13:51:58

關鍵字：虛擬現(xiàn)實 ni

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[導讀]作者|李秋鍵出品|?AI科技大本營（ID:rgznai100）引言隨著人機交互技術(shù)飛速發(fā)展，人體姿態(tài)估計技術(shù)越來越受到重視。姿態(tài)估計作為人體行為識別的重要組成部分，近年來逐漸成為計算機視覺領域的一個重要的研究熱點。由于人體結(jié)構(gòu)和姿態(tài)的復雜性以及視覺理論的局限性，最初人體姿態(tài)估計算...

作者 | 李秋鍵出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）

引言隨著人機交互技術(shù)飛速發(fā)展，人體姿態(tài)估計技術(shù)越來越受到重視。姿態(tài)估計作為人體行為識別的重要組成部分，近年來逐漸成為計算機視覺領域的一個重要的研究熱點。由于人體結(jié)構(gòu)和姿態(tài)的復雜性以及視覺理論的局限性，最初人體姿態(tài)估計算法僅從圖像或者視頻當中預測人體二維骨架節(jié)點的坐標位置。2015年馬普所提出了由姿態(tài)與體型參數(shù)驅(qū)動的蒙皮多人線性模型，由于該模型具有出色的建模效果與快速的計算效率，許多團隊提出了利用該模型進行人體姿態(tài)估計的方法。目前基于人體形變模型的姿態(tài)估計方法可以根據(jù)兩個標準進行分類：一類是基于優(yōu)化的方法，另一類是基于回歸的方法。而最終發(fā)展到現(xiàn)在三維人體姿態(tài)估計也隨之發(fā)展越來越成熟。

今天我們就將使用Python Unity3d實現(xiàn)一個基于ThreeDPoseUnityBarracuda(Digital- Standard Co., Ltd.)的3D虛擬現(xiàn)實交互游戲。這里通過Unity3d結(jié)合python三維姿態(tài)估計模型，實時獲取人體三維坐標，然后將坐標與人體模型骨骼綁定從而達到控制3D角色的目的。在這步基礎上加入3D模型，設置基本的觸碰邏輯即可達成我們設置的簡單游戲的目的。這里使用到的模型可以通過3Dmax和Blender進行繪制，最終的演示效果如下：

三維姿態(tài)控制介紹在三維姿態(tài)估計的基礎上，使用unity對實時獲取的三維骨骼坐標和角色骨骼綁定，控制角色動畫，達到交互的效果。

1.1 三維姿態(tài)估計介紹

人體姿態(tài)估計的主要任務是預測出人體關節(jié)點的三維坐標位置和角度等信息。由于人體姿態(tài)標記數(shù)據(jù)集的缺乏，使得大多數(shù)研究方法都基于2D人體姿態(tài)估計方法之上，因此2D人體姿態(tài)估計研究的發(fā)展也為3D人體姿態(tài)估計奠定了基礎，使得3D人體姿態(tài)估計研究有著巨大的潛力。

在實際應用中，由于3D姿態(tài)估計在2D姿態(tài)估計的基礎上加入了深度信息，其對于人體姿態(tài)的表述比2D更為精準，因此其應用范圍和研究價值都要高于2D人體姿態(tài)估計，但是3D姿態(tài)估計的難度也更高，存在著遮擋，單視角2D到3D的映射中固有的深度模糊性、不適定性，缺少大型的室外數(shù)據(jù)集等挑戰(zhàn)。

在目前的研究中，三維人體姿態(tài)估計方法可以劃分為傳統(tǒng)方法和深度學習方法兩類。在深度學習方法得到廣泛應用之前，3D人體姿態(tài)標注數(shù)據(jù)集和具有高運算能力的GPU還沒有普及，研究人員主要通過一些應用在傳統(tǒng)計算機視覺或機器學習領域的方法來進行3D人體姿態(tài)的估計。傳統(tǒng)三維人體姿態(tài)估計和基于深度學習的姿態(tài)估計之間最明顯的特征在于是否使用了多層神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法，因為建模方式不同，在估計精確性、計算復雜度等方面也有著較大的差別。其中建模是三維人體姿態(tài)估計一個很重要的方面，目的是表示從輸入數(shù)據(jù)中提取的關鍵點和特征。在解決實際問題時由于實驗個體所處環(huán)境的復雜性，很大程度上增加了模型的建立難度，因此選取適當且有效的圖像特征來簡化模型建立過程十分重要。傳統(tǒng)方法很多是采用基于人體模型的方法來描述和推斷人體姿態(tài)，通過算法提取圖像姿態(tài)特征，因此對特征表示和關鍵點的空間位置關系這兩個維度有比較高的要求，除去邊界、顏色這類低層次特征，典型的有尺度不變特征變換、梯度直方圖等表達能力更強、可有效壓縮特征空間維度的高層次特征，它們雖然在時間效率方面具有優(yōu)勢，但依然是由人工設計的傳統(tǒng)特征，存在著較大的不足。

1.2 ThreeDPoseUnityBarracuda介紹

ThreeDPoseUnityBarracuda通過讀取Barracuda的onnx三維姿態(tài)估計模型，可以在Unity上做三維姿態(tài)估計。

程序設計這里三維姿態(tài)估計使用Resnet34_3inputs_448x448_20200609.onnx模型，unity3D是對onnx模型的調(diào)用，同時搭建三維場景和設計邏輯規(guī)則。

2.1 三維姿態(tài)估計模型解析

這里需要使用的三維姿態(tài)估計在之前文章“3DPose實現(xiàn)三維人體姿態(tài)識別”有所介紹，不進行太多描述。

通過使用onnxruntime讀取“Resnet34_3inputs_448x448_20200609.onnx”模型文件，實時對需要識別的圖片數(shù)據(jù)，獲取每一張圖片的offset圖和heatmap圖。通過找到第j個關節(jié)的28個特征圖，并找到最大值的索引來獲取個點坐標。并把坐標按照一定比例縮放。使得圖像變形較為符合人體規(guī)律。

for j in range(0, 24): # 找到第j個關節(jié)的28個特征圖，并找到最大值的索引 joint_heat = heatMap3D[j * 28:(j 1) * 28, ...] if np.max(joint_heat)>0.1: print(np.max(joint_heat)) [x, y, z] = np.where(joint_heat == np.max(joint_heat)) x = int(x[-1]) y = int(y[-1]) z = int(z[-1]) # 通過heatmap的索引找到對應的offset圖，并計算3D坐標的xyz值 pos_x = offset3D[j * 28 x, y, z] x pos_y = offset3D[24 * 28 j * 28 x, y, z] y pos_z = offset3D[24 * 28 * 2 j * 28 x, y, z] z kps[j, 0] = pos_x kps[j, 1] = pos_y kps[j, 2] = pos_z else: try: kps[j, 0] = kps[j-1, 0] kps[j, 0] = kps[j-1, 0] kps[j, 2] = kps[j-1, 2] except: passparent = np.array([15, 1, 2, 3, 3, 15, 6, 7, 8, 8, 12, 15, 14, 15, 24, 24, 16, 17, 18, 24, 20, 21, 22, 0]) - 1; for i in range(len(kps)): if (parent[i] != -1): ax.plot3D(kps[[i, parent[i]], 0], -kps[[i, parent[i]], 1], -kps[[i, parent[i]], 2], 'gray')

2.2 unity3D程序設計

Unity3D這里主要使用到了三維場景搭建和CS腳本制定邏輯，這里場景搭建，在搭建好模型后手動規(guī)劃即可。主要介紹程序部分。

1、讀取模型，按照下圖配置即可：

2、隨機從天空掉落物體CS腳本：

using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;public class Randomoccurs : MonoBehaviour{ //隨機產(chǎn)生的物體 private static GameObject sphere; private static GameObject cube; private static GameObject cylinder; private static GameObject capsule; public GameObject[] gameobject = { sphere, cube, cylinder, capsule}; //想要產(chǎn)生幾波 public int waves; //每波產(chǎn)生的數(shù)量 public int values; //產(chǎn)生之后延遲時間 public float spawnwait ; // Use this for initialization void Start() { StartCoroutine(test01()); } void Update() { } // Update is called once per frame IEnumerator test01() { for (int j = 0; j < waves; j ) { for (int i = 0; i < values; i ) { Instantiate(gameobject[Random.Range(0, 4)], transform.position, transform.rotation); } yield return new WaitForSeconds(spawnwait); } }}3、制定觸碰規(guī)則，碰到門，門對應ID設置為銷毀，碰到掉落物體，分數(shù)加分：using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;using UnityEngine.UI;public class hit_obj : MonoBehaviour{ // Start is called before the first frame update static public int score = 0; void Start() { } // Update is called once per frame void Update() { } // 碰撞開始 void OnTriggerEnter(Collider collider) { var tag = collider.tag; if (collider.tag == "body_center") { score = 1; GameObject.Destroy(gameObject); //GameObject.Destroy(gameObject, 2.0f);//摧毀自身 } Debug.Log(score); GameObject.Find("Canvas/Score").GetComponent().text = "得分：" score.ToString(); if (collider.tag == "ground") { //Debug.Log("銷毀" gameObject.tag); GameObject.Destroy(gameObject); } } // 碰撞結(jié)束 void OnTriggerStay(Collider collider) { } // 碰撞持續(xù)中 void OnTriggerExit(Collider collider) { }}

完整代碼：

鏈接：

https://pan.baidu.com/s/1hZ5f-4Vv12rpJXK5XL_t5A

提取碼：7q6o

李秋鍵，CSDN博客專家，CSDN達人課作者。碩士在讀于中國礦業(yè)大學，開發(fā)有taptap競賽獲獎等。

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