姿态估计旨在 RGB 图片和 Video 中的人体像素映射到肢体的三维曲面(3D surface)，其涉及了很多计算机视觉任务，如目标检测，姿态估计，分割，等等. 姿态估计的应用场景不仅包括关键点定位，如图形(Graphics)，增强显示(Augmented Reality, AR)，人机交互(Human-Computer Interaction，HCI)，还包括 3D 目标识别的很多方面.

层出不穷的姿态检测深度网络模型，在最近两三年如雨后春笋般出现。今天我们选AlphaPose导出骨骼3D关键点位置，并在游戏引擎的去运行相关的模型。相关的代码都已提交到github, 我们提供算法解决视频2D到游戏3D骨骼的转换。算法不局限于抖音上的视频， 只是作者使用的视频都是从抖音上爬来的。

识别视频

首先将从抖音扒来的视频导入到模型，由AlphaPose生产识别后的运动姿势, 并使用Video3DPose中的方法渲染成视频， 如下：

使用工具将numpy格式的数据转换成二进制（bytes）, 以供之后在unity里解析使用。我们输出的时候查看numpy对象shape是(x,17,3), 第一维x代表帧数， 第二维代表17个关节，第三维代表关键点（joint）的3d位置。

Unity 运行模型

将上一步Python环境里生成的关键点信息(二进制文件)，导入到Unity里，使用IO接口解析出来，由于Video3DPose默认使用的[hunman3.6数据集]骨骼的标记是17个部位，这里我们创建了17个GameObject，代表17个关节节点， 并使用LineRender组件把相关的关节连接成线。在Mono的Update函数，我们更新导出模型的3d关键点位置信息，于是一个运动的骨骼人行动起来了。 关于[hunman3.6数据集]关节编号的详细介绍，见本文最后的附录。

代码如下， 在Update中插值更新17组关节的位置，pose_joint数组的顺序对应到hunman3.6数据集关节编号。

protected override void LerpUpdate(float lerp)
{
    Hip.position = Vector3.Lerp(Hip.position, pose_joint[0], lerp);
    RHip.position = Vector3.Lerp(RHip.position, pose_joint[1], lerp);
    RKnee.position = Vector3.Lerp(RKnee.position, pose_joint[2], lerp);
    RFoot.position = Vector3.Lerp(RFoot.position, pose_joint[3], lerp);
    LHip.position = Vector3.Lerp(LHip.position, pose_joint[4], lerp);
    LKnee.position = Vector3.Lerp(LKnee.position, pose_joint[5], lerp);
    LFoot.position = Vector3.Lerp(LFoot.position, pose_joint[6], lerp);
    Spine.position = Vector3.Lerp(Spine.position, pose_joint[7], lerp);
    Thorax.position = Vector3.Lerp(Thorax.position, pose_joint[8], lerp);
    Neck.position = Vector3.Lerp(Neck.position, pose_joint[9], lerp);
    Head.position = Vector3.Lerp(Head.position, pose_joint[10], lerp);
    LShoulder.position = Vector3.Lerp(LShoulder.position, pose_joint[11], lerp);
    LEblow.position = Vector3.Lerp(LEblow.position, pose_joint[12], lerp);
    LWrist.position = Vector3.Lerp(LWrist.position, pose_joint[13], lerp);
    RShoulder.position = Vector3.Lerp(RShoulder.position, pose_joint[14], lerp);
    REblow.position = Vector3.Lerp(REblow.position, pose_joint[15], lerp);
    RWrist.position = Vector3.Lerp(RWrist.position, pose_joint[16], lerp);
}

怎么能使游戏的Avatar的3D模型也能像输入模型那样运动起来呢？ 换句话说，如何求一种解法将上一步的人形转换为游戏的绑定顶点的骨骼。我们知道3D角色的骨骼动画都是在CPU端层级计算的，上一级关节是下一节关节的原点坐标，由于关节之间的部位长度是固定的，于是问题转换成了求父关节的旋转，即四元数。当父关节的旋转固定的时候，子关节的位置随即也确定了。

对于旋转的求法， 先根据父子关节关系求一个角度， 然后在根据关键点模型里的位置算一个角度， 使用Quaternion.FromToRotation得到一个旋转四元数， 然后在当前的基础上旋转得到目标四元数，最后在Update里由当前插值到目标四元数就行了。代码实现如下：

private void UpdateBone(AvatarTree tree, float lerp)
{
    var dir1 = tree.GetDir();
    var dir2 = pose_joint[tree.idx] - pose_joint[tree.parent.idx];
    Quaternion rot = Quaternion.FromToRotation(dir1, dir2);
    Quaternion rot1 = tree.parent.transf.rotation;
    tree.parent.transf.rotation = Quaternion.Lerp(rot1, rot * rot1, lerp);
}

unity里运行效果如图所示：

如果想看更多的运行效果，参考附录视频。

TIP

一般的情况下游戏里的Avatar关节和Human3.6数据集里的骨骼不是匹配的，往往游戏或者3D Max等美术制作的工具里的骨骼设置的更多，这时候可以跟动作设计师提出跟Hum3.6数据集的骨骼蒙皮解决方案。 如果是已经导出的fbx，我们也得保证关节层级的对应，应该上述算法得到的旋转四元数是基于父节点的local坐标系的。 解决方法就是把fbx在Unity引擎转换为Prefab, 然后再更改Prefab的关节层级结构。

从上面视频我们可以看到， AlphaPose 虽然能很好的识别出骨骼节点的位置， 但这不包含手指等小关节的姿势， 所以从上而下手都是僵硬的， 但是从卡内基梅隆大学的OpenPose（最新版）已经能识别手指的动作，甚至还包含一些脸部的表情，真的是非常强大了。

附录1：

姿态估计开源深度学习模型汇总：

AlphaPose

AlphaPose 是上海交通大学开源的精确多人姿态估计，声称是第一个开源系统.
AlphaPose 可以同时对图片, videos，以及图片列表，进行姿态估计和姿态追踪(pose tracking). 可以得到很多不同的输出，包括 PNG，JPEG，AVI 格式的关键点图片，JSON 格式的关键点输出，便于很多应用场景.AlphaPose 采用区域多人姿态估计(regional multi-person pose estimation, RMPE)框架，以在人体边界框不准确的情况下，提升姿态估计. 其主要包括三部分：

• Symmetric Spatial Transformer Network (SSTN)
• Parametric Pose Non-Maximum-Suppression (NMS)
• Pose-Guided Proposals Generator (PGPG)

OpenPose

OpenPose 是 CMU Perceptual Computing Lab 开源的一个实时多人关键点检测库.

OpenPose 提供了 2D 和 3D 多人关键点检测方法，以及特定参数的姿态估计的标准化工具包.
OpenPose 可以采用很多不同的输入方式，如，图片image, 视频video，IP相机camera，等等.
OpenPose 的输出也可以是很多不同形式，如图片和关键点(PNG，JPG，AVI)，可读格式的关键点(JSON，XML，YML)，甚至是数组类.OpenPose 的输入和输出参数，还可以根据需要进行调整. OpenPose 提供了 C++ API，可以在 CPU 和 GPU 上运行，也兼容 AMD 显卡.

DensePose

DensePose 出自 Facebook Research，其开源了 DensePose 实现的代码，模型和数据集.
DensePose 数据集，DensePose-COCO，用于人体姿态估计的大规模数据集.
DensePose-COCO 数据集，是在 50K COCO 图片上手工标注的图片-表面(image-to-surface)对应的大规模数据集.

DensePose 论文提出了 DensePose-RCNN，是 Mask-RCNN 的一个变形，针对每秒多帧的每个人体区域，其回归密集地回归特定肢体部分的 UV 坐标.
DensePose 基于 DenseReg: Fully Convolutional Dense Shape Regression In-the-Wild - 2016.
DensePose 的目标是确定每个像素点的曲面位置(surface location)，以及该肢体曲面所属的对应 2D 参数化.

DensePose 采用了基于 FPN 的 Mask R-CNN 结构，RoI-Align Pooling.
此外，DensePose 在 RoI-Pooling 的输出端加入全卷积网路.

附录2

human3.6m关节点标注顺序

COCO数据集骨骼关节keypoint标注对应

Openpose-Body25数据集骨骼关节keypoint标注对应

附录3

更多从抖音扒来的的视频姿势识别参见：

• Alphapose 模型渲染系列
• Unity Skeleton动画
• Unity Avatar动画

参考文献:

• Densepose by Facebook
• Detectron by Facebook
• DensePose-COCO 数据集
• AlphaPose 上海交大
• CMU Perceptual Computing Lab
• OpenPose by CMU
• Paper - DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild-2018
• human3.6m数据集骨骼关节keypoint标注对应
• COCO数据集骨骼关节keypoint标注对应
• VideoPose3D by Facebook
• [目标检测] YOLO
• 商汤科技 AR游戏同步角色动作
• PanopticStudio 3D PointCloud Dataset
• 基于跨视角信息融合的三维人体姿态估计 微软