DeepLabCut এবং OmniTrax দিয়ে ভিডিওতে কুকুরের পোজ ক্যাপচার করে Blender-এ কঙ্কাল স্থানান্তর

GPU ব্যবহারের জন্য প্রথমে PyTorch ইনস্টল করুন: pip install torch torchvision। যদি OmniTrax-এর TensorFlow-মডেল প্রয়োজন হয়, তবে TF-সংস্করণ ইনস্টল করুন: pip install "deeplabcut[gui,tf]"। DeepLabCut ডেভেলপাররা সংস্করণ 3.2-তে TensorFlow-ইঞ্জিন বাদ দেওয়ার পরিকল্পনা করছেন।

নির্দিষ্ট ফোল্ডারে একটি প্রজেক্ট ক্যাটালগ তৈরি হবে যাতে config.yaml এবং ভিডিও ও লেবেলিংয়ের জন্য সাবফোল্ডার থাকবে।

import deeplabcut

deeplabcut.create_new_project(
    "DogPose",
    "YourName",
    ["/full/path/to/dog_video.mp4"],
    working_directory="/full/path/to/working_dir",
    copy_videos=True,
    multianimal=False
)

যদি কোনো উপযুক্ত প্রিট্রেইন্ড মডেল না থাকে, তবে ম্যানুয়ালি 20 - 50 ফ্রেম লেবেল করতে হবে (Extract frames → Label frames) এবং নেটওয়ার্ক ট্রেইন করতে হবে - GPU-তে কয়েক ঘণ্টা সময় লাগবে।

এক্সপোর্ট করা মডেল প্রজেক্টের সাবফোল্ডারে রাখা হবে। এই ফোল্ডারের পথ মনে রাখুন - এটি OmniTrax-এ দরকার হবে। মডেলটি deeplabcut-live-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে।

import deeplabcut

cfg_path = "/full/path/to/your/project/config.yaml"
deeplabcut.export_model(cfg_path, iteration=None, shuffle=1, trainingsetindex=0, snapshotindex=None)

ইনফারেন্সের অগ্রগতি দেখার জন্য System Console উইন্ডো (Window → Toggle System Console) খোলা রাখার সুপারিশ করা হয়।

পোজ পয়েন্ট এবং কঙ্কাল ভিডিওর উপর স্থাপন করা হবে। 3D-রিগে মুভমেন্ট স্থানান্তর করতে Blender Motion Tracking-এ Constraints ব্যবহার করুন।