Um Guia de Programação para Cinemática Humana 3D sem Marcadores com Pose2Sim, RTMPose e OpenSim

Neste tutorial, construímos e executamos um pipeline Pose2Sim completo no Colab para entender como a cinemática 3D sem marcadores funciona na prática. Começamos com a configuração do ambiente, configuramos o projeto para o ambiente de execução "headless" do Colab e, em seguida, passamos pela calibração, estimativa de pose 2D, sincronização, associação de pessoas, triangulação, filtragem, aumento de marcadores e cinemática baseada em OpenSim. À medida que avançamos, não apenas executamos cada etapa do fluxo de trabalho, mas também inspecionamos as saídas geradas, visualizamos trajetórias e ângulos de articulação e aprendemos como cada componente contribui para converter vídeos brutos de múltiplas câmeras em dados significativos de movimento biomecânico. Copiar Código Copiado Use um navegador diferente import subprocess, sys, os def run(cmd, desc=""): """Executa um comando shell com saída ao vivo.""" print(f"\n{'='*60}") print(f" {desc}" if desc else f" Executando: {cmd}") print(f"{'='*60}") result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True) if result.stdout: lines = result.stdout.strip().split('\n') for line in lines[-15:]: print(line) if result.returncode != 0: print(f" Aviso (código de saída {result.returncode}): {result.stderr[-500:] if result.stderr else 'erro desconhecido'}") return result.returncode run("pip install -q pose2sim", "Instalando Pose2Sim (inclui RTMPose, filtragem, etc.)") opensim_available = False try: run("pip install -q opensim", "Instalando bindings Python do OpenSim") import opensim opensim_available = True print(f" OpenSim {opensim.version} instalado com sucesso!") except Exception as e: print(f" OpenSim não pôde ser instalado ({e}).") print(" O tutorial executará todas as etapas, EXCETO a cinemática.") print(" Para cinemática completa, use um ambiente conda local.") gpu_returncode = run("nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader", "Verificando disponibilidade da GPU") if gpu_returncode != 0: print(" Nenhuma GPU detectada. A estimativa de pose será executada na CPU (mais lenta).") print(" Dica: Tempo de execução → Alterar tipo de tempo de execução → T4 GPU") else: print(" GPU detectada! A estimativa de pose será acelerada.") try: import torch print(f" PyTorch {torch.version} | CUDA disponível: {torch.cuda.is_available()}") except ImportError: print(" PyTorch não encontrado (a estimativa de pose usará ONNX Runtime diretamente)") print("\n Instalação completa!") import shutil from pathlib import Path import Pose2Sim pkg_path = Path(Pose2Sim.file).parent print(f" Pose2Sim instalado em: {pkg_path}") demo_src = pkg_path / "Demo_