ポルトガルvsスペインの得点シーンをOpenPoseで可視化してみました。OpenPoseとは人の画像から、その関節位置を推定するディープラーニングのアルゴリズムです。OpenPoseの使い方を紹介します。2018年6月16日.本投稿では「明瞭区別性」と「主従関係」が明らかな「引用」として画像・動画を使用しています。弁護士の見解では以下のように著作権法に対して問題ないようですが、注意は必要です。ポルトガルvsスペインの得点シーンをOpenPoseで可視化してみた。詳細や免責事項はこちら。公式GitHubのインストール手順書の通りにやっていたのですが、うまくいかずに苦労しました。最終的には以下の記事が非常に参考になりました。マシンの用意AWSのEC2インスタンスを用意します。設定は以下の通りです。インスタンスタイプ:p2.XlargeOpenPoseを実行するためには、基本的にはGPUインスタンスを使用します。以下の内容を順番に実行します。-j`nproc`最後のmakeは時間がかかります。20分くらいかかったような。実行方法openposeのフォルダに戻り、データを置くフォルダinputを作成します。inputフォルダinputに画像や動画を置きます。画像はpng、動画はaviを試しました。画像を解析する場合の実行方法は次の通りです。--no_displayは通りませんでした。これでinputフォルダ内の画像が解析され、outputというフォルダに解析結果が格納されます。動画を解析する場合の実行方法は次の通りです。0これでinputフォルダ内のmv.aviという動画ファイルが解析され、openposeフォルダ直下にmv_pose.aviという解析された動画が保存されます。まとめ以上、OpenPoseで遊んでみたでした。昨週は、Alexaとスマートウォッチで遊んだ記事を書きました。お時間ありましたら、こちらもぜひご覧ください。)の分野で博士号を取得後、2017年4月より畑違いのIT企業に就職しました。プログラミングや機械学習の勉強をはじめて日が浅いため、至らぬ点も多いですが、記事に温かいコメントや改善案をいただけると幸いです。