[파이썬] OpenPose, YOLO에 필요한 변수 파일

# 학습시킨 데이터셋에 따른 신체부위 숫자와 이름
BODY_PARTS_MPI = {0: "Head", 1: "Neck", 2: "RShoulder", 3: "RElbow", 4: "RWrist",
                  5: "LShoulder", 6: "LElbow", 7: "LWrist", 8: "RHip", 9: "RKnee",
                  10: "RAnkle", 11: "LHip", 12: "LKnee", 13: "LAnkle", 14: "Chest",
                  15: "Background"}

BODY_PARTS_COCO = {0: "Nose", 1: "Neck", 2: "RShoulder", 3: "RElbow", 4: "RWrist",
                   5: "LShoulder", 6: "LElbow", 7: "LWrist", 8: "RHip", 9: "RKnee",
                   10: "RAnkle", 11: "LHip", 12: "LKnee", 13: "LAnkle", 14: "REye",
                   15: "LEye", 16: "REar", 17: "LEar", 18: "Background"}

BODY_PARTS_BODY_25 = {0: "Nose", 1: "Neck", 2: "RShoulder", 3: "RElbow", 4: "RWrist",
                      5: "LShoulder", 6: "LElbow", 7: "LWrist", 8: "MidHip", 9: "RHip",
                      10: "RKnee", 11: "RAnkle", 12: "LHip", 13: "LKnee", 14: "LAnkle",
                      15: "REye", 16: "LEye", 17: "REar", 18: "LEar", 19: "LBigToe",
                      20: "LSmallToe", 21: "LHeel", 22: "RBigToe", 23: "RSmallToe", 24: "RHeel", 25: "Background"}

BODY_PARTS.py

---

# 연결되는 두 포인트
POSE_PAIRS_MPI = [[0, 1], [1, 2], [1, 5], [1, 14], [2, 3], [3, 4], [5, 6],
                  [6, 7], [8, 9], [9, 10], [11, 12], [12, 13], [14, 8], [14, 11]]

POSE_PAIRS_COCO = [[0, 1], [0, 14], [0, 15], [1, 2], [1, 5], [1, 8], [1, 11], [2, 3], [3, 4],
                   [5, 6], [6, 7], [8, 9], [9, 10], [12, 13], [11, 12], [14, 16], [15, 17]]

POSE_PAIRS_BODY_25 = [[0, 1], [0, 15], [0, 16], [1, 2], [1, 5], [1, 8], [8, 9], [8, 12], [9, 10], [12, 13], [2, 3],
                      [3, 4], [5, 6], [6, 7], [10, 11], [13, 14], [15, 17], [16, 18], [14, 21], [19, 21], [20, 21],
                      [11, 24], [22, 24], [23, 24]]

POSE_PAIRS.py

---

# 훈련된 모델의 weight 를 저장하는 caffemodel 파일
weightsFile_mpi = "C:\\openpose\\models\\pose\\mpi\\pose_iter_160000.caffemodel"
weightsFile_coco = "C:\\openpose\\models\\pose\\coco\\pose_iter_440000.caffemodel"
weightsFile_body_25 = "C:\\openpose\\models\\pose\\body_25\\pose_iter_584000.caffemodel"

weights_file_path.py

---

# 신경 네트워크의 구조를 지정하는 prototxt 파일 (다양한 계층이 배열되는 방법 등)
protoFile_mpi = "C:\\openpose\\models\\pose\\mpi\\pose_deploy_linevec.prototxt"
protoFile_mpi_faster = "C:\\openpose\\models\\pose\\mpi\\pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt"
protoFile_coco = "C:\\openpose\\models\\pose\\coco\\pose_deploy_linevec.prototxt"
protoFile_body_25 = "C:\\openpose\\models\\pose\\body_25\\pose_deploy.prototxt"

proto_file_path.py

---

# 클래스 리스트
classes = ["person", "bicycle", "car", "motorcycle",
           "airplane", "bus", "train", "truck", "boat", "traffic light", "fire hydrant",
           "stop sign", "parking meter", "bench", "bird", "cat", "dog", "horse",
           "sheep", "cow", "elephant", "bear", "zebra", "giraffe", "backpack",
           "umbrella", "handbag", "tie", "suitcase", "frisbee", "skis",
           "snowboard", "sports ball", "kite", "baseball bat", "baseball glove", "skateboard",
           "surfboard", "tennis racket", "bottle", "wine glass", "cup", "fork", "knife",
           "spoon", "bowl", "banana", "apple", "sandwich", "orange", "broccoli", "carrot", "hot dog",
           "pizza", "donut", "cake", "chair", "couch", "potted plant", "bed", "dining table",
           "toilet", "tv", "laptop", "mouse", "remote", "keyboard",
           "cell phone", "microwave", "oven", "toaster", "sink", "refrigerator",
           "book", "clock", "vase", "scissors", "teddy bear", "hair drier", "toothbrush"]

yolo_classes.py