Note
실시간 영상 분석이 목적이므로, huggingface의 SEU-WYL/HccePose에서 test_imgs, test_videos 가져올 필요 없음.
iphone에 IruinWebcam, imac에도 IruinWebcam을 설치함 ~ iphone을 외부 웹캠으로 사용.
yolo_live.py 코드 내, cap = cv2.VideoCapture(1) 으로 작성해 1 = Iruin Webcam 사용 알리기.
- 내 컴퓨터(로컬) 세팅
# 1. 폴더 이동
cd ~/HCCEPose/yolo_project
# 비어있는 맥 폴더가 도커의 입력 데이터들을 지워버릴 수 있으므로, 맥 폴더에 미리 입력 데이터를 다운받아 놓기
# demo-bin-picking은 모델이 입력 데이터를 해석하기 위한 설정이 들어있는 폴더이기 때문에 중요함. (객체 ID, 이름, 원본 설계도 )
huggingface-cli download SEU-WYL/HccePose --include "demo-bin-picking/*" --local-dir . --repo-type dataset
- 도커 사용 후 실행
docker-compose up --build
- 결과 이미지
- 내 컴퓨터(로컬) 가상환경 세팅
# 1. 프로젝트 폴더 이동
cd ~/HCCEPose/yolo_project
# 2. 가상환경 생성 (이걸 해야 venv 폴더가 생깁니다!)
python3 -m venv venv
# 3. 가상환경 활성화
source venv/bin/activate
- 필수 라이브러리 설치
# 1. pip 자체를 최신 버전으로 업데이트
pip install --upgrade pip
# 2. 핵심 AI 및 영상처리 라이브러리 설치
pip install "numpy<2.0" torch torchvision torchaudio ultralytics opencv-python
# 3. 데이터 및 유틸리티 라이브러리 설치
pip install huggingface_hub bop-toolkit-lib pycocotools ruamel.yaml scipy matplotlib tqdm
- Git 및 HuggingFace 데이터 다운로드
# 1. GitHub 코드 클론 (이미 폴더가 있다면 생략 가능)
git clone https://github.com/WangYuLin-SEU/HCCEPose.git
# 2. 핵심 데이터셋 다운로드 (현재 폴더 . 에 저장)
huggingface-cli download SEU-WYL/HccePose --include "demo-bin-picking/*" --local-dir . --repo-type dataset
- 파일 정리 및 압축 해제
# 1. bop_toolkit 압축 해제
unzip -o HCCEPose/bop_toolkit.zip -d .
# 2. 필요한 부가 폴더 복사
cp -r HCCEPose/kasal ./kasal
# 3. 사용이 끝난 임시 클론 폴더 삭제 (선택 사항)
# rm -rf HCCEPose
- 실행
python yolo_live.py
- 결과 이미지