freemocap.org

😱 Внезапно оказалось, чт о существует бесплатный инструмент для многокамерного захвата движений — без дорогих костюмов, маркеров и подписок. 📕 И у него офигенная бэкстори: Март 2020-го. Коронавирус закрывает университеты, лаборатории, всё что не успело закрыться само. Джонатан Маттис — ассистент-профессор нейронауки в Бостоне — смотрит на замок на двери своей лаборатории и думает примерно следующее: ну и что теперь. Маттис занимается странной, на первый взгляд, наукой: изучает как мозг управляет ходьбой по неровному рельефу — по камням, по горным тропам. Занимается с 2008-го, и его статья 2018 года в Current Biology доказала кое-что неожиданное: когда идёшь по сложной поверхности, глаза автоматически смотрят вперёд ровно на столько шагов, сколько нужно мозгу для оптимальной энергетики. Ни больше, ни меньше. Мозг считает шаги как шахматист — в фоне, молча, без вашего участия. (Уверен, эти знания уже внедряются в робототехнике.) Короче для таких исследований нужен motion capture. Профессиональный стенд — $150,000 и отдельное помещение. Но вот наступает КОВИД! Лаборатория закрыта. Маттис, будучи по-хорошему упоротым учёным, берёт несколько вебкамер, MediaPipe от Google — нейросеть, которая находит 33 точки тела на каждом кадре — и библиотеку Anipose для многокамерной калибровки. Калибровочная борда распечатывается на обычном принтере. Больше ничего не нужно. Сделал для себя. Выложил для всех. Так появился FreeMoCap . Четыре года спустя — это полноценная система с активным комьюнити и регулярными апдейтами: → Markerless — никаких костюмов, маркеров и датчиков, просто камеры → Многокамерная — вебкамеры, GoPro, iPhone, DSLR, что есть → Capture volume ограничен только количеством камер, не лицензией → Экспорт FBX, BVH, .blend со скелетом и ригом прямо в Blender → Обработка локально — данные никуда не уходят → Бесплатно. Без подписок. Без СМС. AGPL, открытый код. Короче все просто: расставил камеры по комнате, откалибровал, записал, получил скелет.