实习的时候做的一个虚拟动作捕捉和人物驱动的项目，里面可分析的知识还是比较多的，主要是我还没用过unity，这软件花了半个月才熟悉起来。先看一下人物驱动的效果，可能看着有些卡，第一是我开了那个屏幕录像，还有一个是加了手指部分关键点的识别，所以帧率就下来了。在我笔记本电脑上跑的时候就还好。可以看到手指部分的细节捕捉的还可以。这个只是初步做了简单的优化时候的展示。
下面这个是对视频的动作捕捉(至于为什么手指没有动作，是因为mediapipe没有捕捉到手指的细节，也就是手离镜头太远了)，可以看到整个模型的动作还是比较流畅的，这里面做了更近一步非常细致的优化，又引入了质心，可以有效的缓解抖动的问题，对关键点用卡尔曼滤波法做平滑的处理(用其他的滤波法也可以，比如卡euro filter，Savgol过滤器，指数滑动均值滤波器)，人体的骨骼不能任意角度的旋转，所以要对模型的骨骼的欧拉角进行限制。
另外，要想驱动人体的动画模型，还需要对检测到的关键点做尺度的变换，要变换到模型骨骼的尺度，就像每个人手有长有短一样，这些点要一一对应起来才能完美的驱动人体模型。人物模型的驱动差不多就这些难点。
mediapipe的介绍：
用到的人体关键点检测的算法是Google开发的基于深度学习的实时多媒体套件，汇集了人体、手部、人脸关键点追踪、物体检测、物体识别等多个流行的视觉任务的成果。整套 Mediapipe正如其名字，专门为便携设备上的多媒体应用设计，模型非常小，在笔记本手机上也能实时跑，跨平台、跨语言。
mediapipe实时性是没什么问题。但是是以牺牲了质量为代价的，这种关键点检测一般是用来做动作识别，类似于运动app跳绳计数、判定瑜伽动作标不标准这种。用单目视觉来做人物模型的驱动，总差点意思。我们平时用的摄像头是二维的，动作捕捉是三维的(例如深度摄像机就有深度输出)，或者从多个视角，也能重建出三维的关键点。然而对于单目图像的关键点，各个关键点到相机深度。
Mediapipe Pose 能够预测一个相对深度，也就是各个关键点离相机的大致远近关系；人体各个部位的尺寸及比例是有先验的。因此mediapipe能估计一个大致的三维的人体姿态，它可以输出pose_world_landmark。不过这个world_landmark和图像的关键点并不一致，而且是以屁股为原点的，没有绝对位置。Mediapipe 既能输出2D图像关键点的坐标，又能输出3D的关键点坐标，我们只需要额外提供一个相机内参，用Perspective-n-Points算法去求解出3D关键点相对于相机的变换，相机内参不用精确，差不多就行。用solvePNP的结果并不能完美的投影，也就是结果和输入的人体动作对不齐，看了一个大佬的暴力做法直接保持z坐标不变，调整x,y使得投影结果和2D关键点一致。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-743102.html
这只是先大概的介绍一下，后续我还会出讲解，代码部分我后边整理好了会放出来，并且会详细的讲解这些难点部分。喜欢的后续可以关注一下！！！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-743102.html
到了这里，关于基于mediapipe的动作捕捉和unity的人物模型驱动的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
