OpenPoseとは
OpenPoseはDeep Learningを使って単眼カメラから人体姿勢を推定するライブラリで，CVPR2017でRealtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fieldsというタイトルで発表されたもの．
OpenPose
公式ページの情報を要約すると，画像，ビデオ，webcam，IPカメラから18点のキーポイントが検出可能．各種フォーマットで結果を保存可能．
他にも，左右の手から21点，顔から70点のキーポイントを検出するオプションもある．
これらはUbuntu，Windows，Nvidia Jetson TX2で動作する．
というわけで，色々な用途に使えるので，よく使うオプションのメモ．
実行方法
例えば，USBカメラを使う場合は以下の通り．
./build/examples/openpose/openpose.bin
ディレクトリ内の画像を一括で処理する場合
./build/examples/openpose/openpose.bin -image_dir /path/to/image
ビデオに対して処理する場合
./build/examples/openpose/openpose.bin -video /path/to/vieo
IPカメラの場合
./build/examples/openpose/openpose.bin -ip_camera (RTSPかHTTPでURLを指定)
姿勢推定結果の画像を保存したい
以下のオプションを追加
-write_images /path/to/directory
元画像を保存したい
以下のオプションを追加
-render_pose 0 -write_images /path/to/output_directory
ちなみに，-render_pose 1 でCPUを使った描画になり，デフォルトの -render_pose 2 よりも高速．
姿勢推定結果の座標値を保存したい
以下のオプションを追加
-write_keypoint /path/to/output_directory
デフォルトではyml形式で保存される．ファイルは，-write_imageをした時の画像と同じ番号が割り振られるので，画像とほぼ同じファイル名で1画像1ファイルで保存されていく．
Part Affinity Fieldsの情報を保存したい
以下のオプションを追加
--heatmaps_add_PAFs true -write_heatmaps /path/to/output_directory
デフォルトではPNG形式で保存される．ファイルは，-write_imageをした時の画像と同じ番号が割り振られるので，画像とほぼ同じファイル名で1画像1ファイルで保存されていく．
全チャネルを横に並べた横に非常に長い画像が生成される．