MoveNetのPythonでの動作サンプルです。
ONNXに変換したモデルも同梱しています。変換自体を試したい方はMoveNet_tf2onnx.ipynbを使用ください。

2021/08/24時点でTensorFlow Hubで提供されている以下モデルを使用しています。

• movenet/singlepose/lightning(v4)
• movenet/singlepose/thunder(v4)
• movenet/multipose/lightning(v1)

• TensorFlow 2.3.0 or later
• tensorflow-hub 0.12.0 or later
• OpenCV 3.4.2 or later
• onnxruntime 1.5.2 or later ※ONNX推論を使用する場合のみ

デモの実行方法は以下です。

python demo_singlepose.py

• --device
  カメラデバイス番号の指定
  デフォルト：0
• --file
  動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
  デフォルト：指定なし
• --width
  カメラキャプチャ時の横幅
  デフォルト：960
• --height
  カメラキャプチャ時の縦幅
  デフォルト：540
• --mirror
  VideoCapture()取り込みデータを左右反転するか否か
  デフォルト：指定なし
• --model_select
  使用モデルの選択
  Saved Model, ONNX：0→Lightning　1→Thunder
  TFLite：0→Lightning(float16)　1→Thunder(float16)　2→Lightning(int8)　3→Thunder(int8)
  デフォルト：0
• --keypoint_score
  キーポイント表示の閾値
  デフォルト：0.4

python demo_multipose.py

• --device
  カメラデバイス番号の指定
  デフォルト：0
• --file
  動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
  デフォルト：指定なし
• --width
  カメラキャプチャ時の横幅
  デフォルト：960
• --height
  カメラキャプチャ時の縦幅
  デフォルト：540
• --mirror
  VideoCapture()取り込みデータを左右反転するか否か
  デフォルト：指定なし
• --keypoint_score
  キーポイント表示の閾値
  デフォルト：0.4
• --bbox_score
  バウンディングボックス表示の閾値
  デフォルト：0.2

• TensorFlow Hub：MoveNet

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

MoveNet-Python-Example is under Apache-2.0 License.

サンプル動画はNHKクリエイティブ・ライブラリーのストリートバスケットを使用しています。