使用关键点检测打造小工具Padoodle，让涂鸦小人跟随真人学跳舞

发布日期：2022-03-16 07:09浏览量：1575次

Windows自带的画图软件曾陪伴了我小时候最初接触电脑的几年时光，这个简单的小工具对于小时候的我来说神奇，仿佛什么都可以画出来。我画过很多人像，也曾幻想着让这些人像跟着我一起动起来（当时还不知道有flash这种东西）。前段时间，我使用飞桨实现了一个让涂鸦动起来的小项目，今天来和大家分享我小时候的想法——让涂鸦小人跟着人动起来。

MetaAI发布的项目

想让涂鸦小人和我做出一样的动作，首先我们需要一个人体关键点检测模型。飞桨提供人体关键点检测模型的有飞桨预训练模型应用工具 PaddleHub 与飞桨目标检测套件 PaddleDetection 。

本项目使用的是 PaddleHub 中的 human_pose_estimation_resnet50_mpii 模型。这个模型相对于 openpose 更快，但是效果稍微差一点，如果对涂鸦小人动作的准确度需求特别高，或者希望模型返回关键点坐标的置信度信息的，可以试试 openpose_body_estimation 模型，或是 PaddleDetection 中的 HRNet 系列模型和最新的 PP-TinyPose 。

PaddleDetection链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

PaddleHub链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

由于涂鸦中的每一个点都要与骨骼点绑定在一起，所以骨骼点并不能太少，否则与骨骼点不相近的点也会因为一些特殊原因绑定在一起。我们需要对检测出的骨骼点 K 进行一定的扩充，本项目在每两个相邻骨骼点之间计算中点作为扩充的骨骼点，然后重复这个操作两次。

human_pose_estimation_resnet50_mpii这个模型的训练数据集是mpii，有16个关键点。我们先在“thorax”和“pelvis”两个关键点之间创建一个中心点作为所有关键点的根。然后构建我们整个人体的一个以关键点为结点的树形结构。这个树形结构在后面都会用到。最终，我们扩展后的关键点个数为65，这里将这个扩展的关键点组记为K’。

将关键点检测模型封装一下：

        
                   
           class estUtil():         
           
             
           #封装的关键点检测类         
           
             
           def __init__(self):         
           
                 
           super(estUtil,          
           self).__init_         
           _()         
           
                 
           # 使用human_pose_estimation_resnet50_mpii模型         
           
                 
           self.         
           module = hub.Module(name=         
           'human_pose_estimation_resnet50_mpii')         
           
         
           
             
           def do_est(self, frame):         
           
        res =          
           self.         
           module.keypoint_detection(images=[frame], use_gpu=True)         
           
                 
           return res[         
           0][         
           'data']

扩充关键点的方法：

        
          
                    def complexres(res, FatherAndSon):         
           
         
           #扩充关键点，但仍然要保持逻辑上的关键点的节点顺序         
           
    cres = copy.deepcopy(res)         
           
    for key,pos in res.items():         
           
        father = FatherAndSon[key]         
           
        if father == key:         
           
         
           #当时根节点的时候停止         
           
            continue          
           
        if key[0] == 'm' or father[0] == 'm':         
           
         
           #子节点第一种命名规则         
           
            midkey = 'm'+key+'_'+father         
           
        else:         
           
            kn = ''         
           
            for t in key.split('_'):         
           
                kn += t[0]         
           
            fn = ''         
           
            for t in father.split('_'):         
           
                fn += t[0]         
           
         
           #子节点第二种命名规则         
           
            midkey = 'm         
           _'+kn+'_'+fn         
           
         
           #计算中点，并把结果按逻辑顺序存到字典中         
           
        midvalue = [         
           (pos[0] + res[         
           father][         
           0]) / 2, (pos[         
           1] + res[         
           father][         
           1])/2]         
           
        FatherAndSon[key] = midkey         
           
        FatherAndSon[midkey] = father         
           
        cres[midkey] = midvalue         
           
    return cres, FatherAndSon

左为扩展前的关键点k，右为扩展后的关键点k’。

涂鸦的记录与优化

为了方便交互，我使用OpenCV制作了一个简单的小画板，用户可以选择不同的颜色来绘制涂鸦。这里为了后续绑定关键点与涂鸦，我先将模板的人体关键点画在了画布上，用户就拥有了一套参考坐标，更方便地绘制自己的涂鸦小人。

OpenCV会在用户按下鼠标后不断地采集我们的画笔（鼠标）的当前位置（Mouse_x,Mouse_y）。当用户松开鼠标后，程序则停止记录。将刚才记录的点依次连接起来，就是我们鼠标刚才点击并移动的轨迹。一幅画可以由一笔完成，也可以多笔多个颜色来完成。我们把这里得到的涂鸦小人记作B。

由于OpenCV是按照一定的帧率来采集我们的画笔位置，对于同样长的一条线，如果我们画得慢，则取样的点就会多；如果我们画得快，则取样的点就会少。在后续的使用中，因为要大量的计算取样点和骨骼点的相对关系（通过评估，这部分的时间会远远大于模型的运算时间，成为了流畅运行的瓶颈），所以这里我们要对这些取样点B进行过滤，我这里使用最直观的过滤方法，即当连续的三个点在同一条直线上时，将中间的那个点过滤掉，只保留两个端点。通过这个方法，一个简单的涂鸦小人的点数可以从几千个降低到几十个，项目也能更平滑的运行。这里我们将过滤后的取样点记为B’。

过滤简化皮肤数据的方法：

         
           
                      def linesFilter():          
            
    global lines          
            
    for line in lines:          
            
        linelen = len(line)          
            
        sindex = 0          
            
        mindex = 1          
            
        while mindex           
            < len(line):
            eindex = mindex + 1
            if eindex >= len(line):          
            
                break          
            
            d1 = line[          
            mindex][          
            0] - line[          
            sindex][          
            0]          
            
            d2 = line[          
            mindex][          
            1] - line[          
            sindex][          
            1]          
            
            d3 = line[          
            eindex][          
            0] - line[          
            sindex][          
            0]          
            
            d4 = line[          
            eindex][          
            1] - line[          
            sindex][          
            1]          
            
          
            #判断三个点是否在一条直线上          
            
            if abs(d1          
            *d4-d2*d3)           
            <= 1e-6:
                line.pop(mindex)
            else:
                sindex += 1
                mindex += 1

def linesCompose():
#防止删除点过多，在每两个点中间插值出一个新的点
    global lines
    tlines = []
    for line in lines:
        tlines.append([line[0]])
        for i in range(1,len(line)):
            l_1 = tlines[-1][-1]
            tlines[-1].append(((l_1[0] + line[i][0]) / 2,(l_1[1] + line[i][1]) / 2))
            tlines[-1].append((line[i]))
    lines = tlines

关键点与涂鸦的绑定

锚点绑定数量：在动画开始之前，还有非常重要的一步，就是要把我们取样后画的皮肤B’和扩充后的关键点组K’进行绑定。通过上面的描述，我们知道皮肤B’其实就是一个个点，这个过程就是皮肤的点和关键点之间的绑定，更专业的词语来说，我们要为皮肤点选择它们的锚点（Anchor），这些锚点都是来源于骨骼关键点。在这个项目中我们每个皮肤点和最多四个关键点绑定，这个数量和我们关键点K’的个数有关，当我们的关键点K’足够稠密的时候，我们的锚点数量是可以少一点。

锚点绑定标准：这里选定锚点的衡量标准为距离，也就是选择皮肤点n最近的m个关键点。这种方法有缺点，譬如在例子中，由于我们选择的是最近的关键点，在我们画的胡须的对应的锚点中，我们肩部的锚点反而比脸部的某些点更近，这就导致胡须会跟随者我们的肩膀来运动。如果想要更精确的匹配锚点，也可以人为干预这个过程，删除某些上述类似的不合理的绑定。

左为我们画好的涂鸦，右为涂鸦和关键点绑定的效果

绑定皮肤数据和骨骼数据：

   
         
      def buildskin(lines, colors, cirRads, nodes):    
      
        
      if lines     
      is     
      None     
      or nodes     
      is     
      None     
      or len(lines) ==     
      0     
      or len(nodes) ==     
      0:    
      
            
      return []    
      
    skins = []    
      
    print(    
      "doodle node length", len(nodes))    
      
        
      #将opencv获取的皮肤点列表封装成skinItem类的对象列表    
      
        
      for lineindex     
      in range(len(lines)):    
      
        init =     
      True    
      
        line = lines[lineindex]    
      
        color = colors[lineindex]    
      
        cirRad = cirRads[lineindex]    
      
            
      for p     
      in line:    
      
                
      if init:    
      
                skins.append(skinItem(p[    
      0], p[    
      1],     
      True, color, cirRad))    
      
                init =     
      False    
      
                
      else:    
      
                skins.append(skinItem(p[    
      0], p[    
      1],     
      False, color, cirRad))    
      
        
      #计算每个skinItem对象最近的四个骨骼点并封装为锚点    
      
        
      for skin     
      in skins:    
      
        md = [float(    
      "inf"), float(    
      "inf"), float(    
      "inf"), float(    
      "inf")]    
      
        mn = [    
      None,     
      None,     
      None,     
      None]    
      
        mdlen =     
      0    
      
            
      for key,node     
      in nodes.items():    
      
            d = distance(skin.getPos(), node.getPos())    
      
            maxi = judge(md)    
      
                
      if d < md[maxi]:    
      
                md[maxi] = d    
      
                mn[maxi] = node    
      
                mdlen +=     
      1    
      
    
      
            
      if mdlen <     
      4:    
      
            md = md[:mdlen]    
      
            mn = mn[:mdlen]    
      
        ws = dist2weight(md)    
      
            
      # 分配每个锚点的权重    
      
            
      for j     
      in range(len(mn)):    
      
            th = math.atan2(skin.y-mn[j].y, skin.x-mn[j].x)    
      
            r = distance(skin.getPos(), mn[j].getPos())    
      
            w = ws[j]    
      
            skin.appendAnchor(anchorItem(mn[j], th-mn[j].thabs, r, w))    
      
        
      return skins

涂鸦的更新

在我们做好前一步的初始化后，就可以在之后的每一帧中，计算皮肤点的新位置了。在前一步绑定的时候，我们同时还记录了一些锚点的其他信息：该皮肤点与锚点的距离和角度信息。在得到四个锚点之后，我们还要计算一个初始权重α。这样一来，当我们的关键点的位置变化了之后，我们能根据锚点的新位置计算出一个加权的皮肤点的新位置S’’。我们按照S’’的顺序把皮肤都画出来，就完成了整个项目。

在每帧中根据新的骨骼计算新的皮肤点：

   
         
      def calculateSkin(skins, scale):    
      
        
      for skin     
      in skins:    
      
        xw =     
      0    
      
        yw =     
      0    
      
    
      #根据皮肤点每个锚点的坐标与角度，计算出新的皮肤点的坐标    
      
            
      for anchor     
      in skin.getAnchor():    
      
            x = anchor.node.x + math.cos(anchor.th+anchor.node.thabs) * anchor.r * scale    
      
            y = anchor.node.y + math.sin(anchor.th+anchor.node.thabs) * anchor.r * scale    
      
            xw += x * anchor.w    
      
            yw += y * anchor.w    
      
        skin.x = xw    
      
        skin.y = yw    
      
        
      return skins

目前的一些问题与改进方向

1）问题

human_pose_estimation_resnet50_mpii这个模型很大的一个缺点就是没有关节的置信度的输出，因此我们没有办法对结果进行过滤。如果输入不完整的人体图像，模型仍然会输出16个关键点，其中本应不在图像中的关键点也会存在，这些虚假的结果点会导致皮肤点也画错的现象。除此之外，为了更好的效果，输入的视频最好背景少一点，减少一些影响因素。

2）改进方向

大家可以尝试使用飞桨目标检测套件PaddleDetection中的其他的关键点检测模型，值得注意的是，如果你使用的模型是基于COCO数据集，需要更改doodle文件。
为了能有更流畅的体验，可以尝试把关键点检测模型放到另一个线程里，这样的效果会更好一点。

我在飞桨开发者说专栏也直播进行了本项目的分享，欢迎大家移步B站观看视频分享。

分享视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1N34y1y72o？spm_id_from=333.999.0.0

项目链接：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2498845

PaddleDetection：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

PaddleHub：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

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