segmentation을 반영한 yolact실행파일 eval파일을 돌리면서 pytorch_openpose 코드를 반영하는 작업을 시도해보았다.
아래는 eval.py 있는 프로젝트 공유 github
github.com/HANW001/tzip/tree/main/segmentation
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yolact실행파일인 eval파일 수정하는 작업을 몇일 하였지만 pytorch_openpose와 segmentation이 반영된 yolact를 한 canvas에 나타내는 작업은 하지 못하였다.
그래서 팀원가 핸드폰을 기준으로 하여 객체 segmentation이 반영된 스크린 샷을 찍은 뒤(핸드폰이 없으면 "카메라에 원하는 대상이 없다"고 문구지정),
해당 area에 pose가 반영된 모습과 핸드폰을 지고있는 기준점이 존재하면 "안전한 상태",
없으면 "해당 포인트가 영역에서 벗어남"이라고 문구가 나타나게 해주었다
아래는 위 코드가 반영된 proto(5).py가 있는 프로젝트 공유 github
github.com/HANW001/tzip/tree/main/detection_area%20setting
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proto(5).py안에
line1256부터 시작해서 state에 빈리스트를 넣어주고 사람이 여러명이면 그 숫자만큼 for문 돌려서 다 안에 있으면 0이고 몇사람이라도 빠져나가면 1로 하고 이걸 state에 다 더해서 인원이 다 있으면 0이고 한사람이라도 빠져나가면 0보다 커져서 그때는 알람이 울리는 코드를 반영하는 작업도 실행할 계획이다.
(line1256)
if len(point) == 0:
print('해당 포인트가 화면에 잡히지 않았습니다.')
else:
state = []
for i in range(len(point)):
x = int(point[i][0])
y = int(point[i][1])
if target_area[y][x] == 1:
object_state = 0
state.append(object_state)
else:
object_state = 1
state.append(object_state)
if sum(state) > 0:
print('해당 포인트가 영역에서 벗어났습니다!')
else:
print('안전한 상태입니다.')
https://docs.google.com/document/d/1N-vAdTqEZ5dxlub-Jt_Z3a9IoLy37Wm0WCB1uSL8uiE/edit
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그럼 이만.
총총.
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