前回の顔メッシュに続き、今度は手のデータをBlenderに取り込んでみます。
mp_to_blend.pyに手の検知のパートを追加
# mp_to_blend.py
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# 準備
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# bpyを外部環境でインポートする時のメッセージを防ぐ
import os, ssl
if not os.path.exists("/run/user/1000/gvfs"):
os.mkdir("/run/user/1000/gvfs")
# Blender内部でmediapipeをインポートする時[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]を回避する
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
# ...................................................................
# 必要なモジュールを読み込む
import cv2
import mediapipe as mp
import bpy
# パス、ファイル名
PrjDir = "/Path/to/Project/"
imgName = "Input.webp" # png, jpegも可
imgIn = PrjDir + imgName
# ...................................................................
# MediaPipeのオブジェクト
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_pose = mp.solutions.pose
# 顔の各部を形成する頂点セットが予め用意されている
Face_Dict = { "CONTOURS":mp_face_mesh.FACEMESH_CONTOURS,
"LEFT_EYE":mp_face_mesh.FACEMESH_LEFT_EYE,
"RIGHT_EYE":mp_face_mesh.FACEMESH_RIGHT_EYE,
"LIPS":mp_face_mesh.FACEMESH_LIPS,
"LEFT_EYEBROW":mp_face_mesh.FACEMESH_LEFT_EYEBROW,
"RIGHT_EYEBROW":mp_face_mesh.FACEMESH_RIGHT_EYEBROW,
"TESSELATION":mp_face_mesh.FACEMESH_TESSELATION,
"FACE_OVAL":mp_face_mesh.FACEMESH_FACE_OVAL,
"IRISES":mp_face_mesh.FACEMESH_IRISES,
"LEFT_IRIS":mp_face_mesh.FACEMESH_LEFT_IRIS,
"RIGHT_IRIS":mp_face_mesh.FACEMESH_RIGHT_IRIS,
"NUM_LANDMARKS":mp_face_mesh.FACEMESH_NUM_LANDMARKS,
"NUM_LANDMARKS_WITH_IRISES":mp_face_mesh.FACEMESH_NUM_LANDMARKS_WITH_IRISES
}
hand_conn = mp_hands.HAND_CONNECTIONS
pose_conn = mp_pose.POSE_CONNECTIONS # Blender用コネクションリストを別途作るので要らないかも
# ...................................................................
# 画像オブジェクト
img = cv2.imread(imgIn)
h = img.shape[0]
w = img.shape[1]
# ========================================================================
# サブ
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def vertsCalc(h, w, lm):
'''
画像の高さ・幅とMediaPipeのランドマークデータから
各頂点の座標を求める
'''
vList = []
for i in lm:
V = str(i).split("\n")
Vx = float(V[0].split(": ")[1]) * w * 0.001
Vy = float(V[1].split(": ")[1]) * h * 0.001
Vz = float(V[2].split(": ")[1]) * w * 0.001
#vList.append((Vx, Vy, Vz))
vList.append((Vx, Vz, Vy*-1)) # Blenderではzが上、-yが前
return vList
def edgeData(mpConn):
'''
MediaPipeで用意されているコネクションの頂点ペア
'''
pairList = []
for i in mpConn:
pairList.append(i)
return pairList
# ========================================================================
# メイン
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# 顔 ................................................................
with mp_face_mesh.FaceMesh(
static_image_mode = True,
max_num_faces = 1,
refine_landmarks = True,
min_detection_confidence = 0.5 ) as Face:
results = Face.process(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
lm_detect = bool(results.multi_face_landmarks)
if lm_detect:
Face_verts = vertsCalc(h, w, results.multi_face_landmarks[0].landmark)
Face_edges = edgeData(Face_Dict["TESSELATION"])
FaceMesh = bpy.data.meshes.new("face")
FaceMesh.from_pydata(Face_verts, Face_edges, [])
FaceMesh.validate()
FaceMesh.update()
ob = bpy.data.objects.new("Face", FaceMesh)
scene = bpy.context.scene
scene.collection.objects.link(ob)
# 手 ................................................................
with mp_hands.Hands(
static_image_mode = True,
max_num_hands = 2,
min_detection_confidence = 0.5) as Hands:
results = Hands.process(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
lm_detect = bool(results.multi_hand_landmarks)
if lm_detect:
# 両手を認識した場合、オブジェクトを2つ作成する(手0・手1)
for hand_No, hand_landmarks in enumerate(results.multi_hand_landmarks):
Hand_verts = vertsCalc(h, w, results.multi_hand_landmarks[hand_No].landmark)
Hand_edges = edgeData(hand_conn)
HandMesh = bpy.data.meshes.new("hand"+str(hand_No))
HandMesh.from_pydata(Hand_verts, Hand_edges, [])
HandMesh.validate()
HandMesh.update()
ob = bpy.data.objects.new("Hand"+str(hand_No), HandMesh)
scene = bpy.context.scene
scene.collection.objects.link(ob)
取り込み後の手作業
※ Bpyスクリプトで処理できそうなところはなるべく自動化したいけれども、とりあえず今は手のメッシュが作成できるか確認。
スクリプトを実行すると、辺だけのメッシュができる。
スキン・モディファイアで厚みをつける。設定直後は厚みマシマシのもこもこハンドになってしまうが、編集モードに入って Ctrl+A で厚みの増減ができる。
隙間を埋めたり指らしく丸みをつけるのは、仕上げの時でよい。
とりあえず今回はここまで。次は全身のランドマークからアーマチュアを作ります。😉