CPUでもサクサク動く顔検出パッケージです．
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本レポジトリのセットアップ方法について説明します．
| System | Version |
|---|---|
| Ubuntu | 20.04 (Focal Fossa) |
| ROS | Noetic Ninjemys |
| Python | 3.0~ |
- ROSの
srcフォルダに移動します．$ cd ~/catkin_ws/src/
- 本レポジトリをcloneします．
$ git clone https://github.com/TeamSOBITS/ulfg_face_detector.git
- レポジトリの中へ移動します．
$ cd ulfg_face_detector - 依存パッケージをインストールします．
$ bash install.sh
- パッケージをコンパイルします．
$ cd ~/catkin_ws/ $ catkin_make
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実行方法は，tfを使用しないNormal Modeとtfを使用するTF Modeの２種類あります． Normal ModeはPCのカメラでも使用することが出来ます．TF Modeは点群の取れるカメラ（例：Azure kinect）を接続して使用してください．
-
カメラを起動する.
-
face_detect.launchをたてる．
$ roslaunch ulfg_face_detector face_detect.launch
これで顔検出ができるようになります．これでエラーが発生する場合はface_detect.launchの13行目
<param name="ulfg_image_topic_name" type="str" value="/camera/rgb/image_raw"/>
このvalueを変更してもう一度試しましょう．\
-
検出した顔を識別したいとき face_detect.launchの11行目
<param name="unique_class_flag" type="bool" value="false"/>
このvalueを"true"にすると検出した顔をナンバリングします．
ここではRGB-Dカメラが必要になります．
- RGB-Dカメラを起動する．
- face_detect_with_tf.launchをたてる．
違うカメラを使用する場合はface_detect_with_tf.launchの5,35,37行目
$ roslaunch ulfg_face_detector face_detect_with_tf.launch
このdefaltとvalueを適切なものに変更しましょう．$ <arg name="img_topic_name" default="/camera/rgb/image_raw"/> $ <arg name="base_frame_name" value="camera_depth_frame"/> $ <arg name="cloud_topic_name" value="/camera/depth_registered/points"/>
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