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XingYing4.1-CN
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  1. 十二、数据处理

(五)模板训练

  1. 在实时模式创建人体后,模特在运动过程中可能会出现以下情况:

    • 3D视图中人体Marker点没有识别上;

    • 3D视图中人体Marker点被识别错;

    • 人体的Marker点丢失等情况;

  2. 这可能是由于在运动过程中模特的运动幅度突然过大、过快或贴点被挡住了。

  3. 解决方法:

  • 出现上述描述的类似情况,可以针对某一个容易导致点不识别特定的的动作来录制数据进行修复;

  • 也可以参考我们的“标定操”视频,模仿视频中的动作来做标定操并录制;


修复丢点数据

  1. 在开始模板训练前,需要先将动捕数据中丢点的数据帧进行修复,具体操作步骤请参考上文“十二、数据处理→(四)数据修复”,若数据出现大面积丢点或者丢失点的帧数较多不建议对修复,只需要对丢失几帧数据进行修复即可。


训练(只对人体生效)

覆盖训练:会将当前进度条上选择范围中的Link连线重新计算出最大最小值,计算出来的Link最大最小值会覆盖Mars文件原有的最大最小值。

  1. 举例:当数据修复完成后,某一个marker点在一段连续帧上仍然未识别正确,我们可以在这段连续帧之前或之后选取一段连续的且marker点识别正确的帧作为选择范围;

  2. 打开训练窗口,将”选择帧“作为训练的对象,点击覆盖训练按钮,此时Mars文件中原有的Link最大最小值已经被更新覆盖;

  3. 接下来将未识别正确的连续帧也包含在选择范围内,点击跟踪识别按钮,刚才训练后的新Link最大最小值会应用到未识别正确的连续帧上,先前未识别的点也会被追踪识别上;

  4. 在完成训练后在资产面板点击保存,点击文件--保存动捕数据。切换到实时模式,加载模板训练后的Markerset模板点击播放按钮即可。


增强训练:在Mars文件模板的基础上计算更新Link,若计算出的Link最大最小值比模板的大或者小则进行更新,若计算出的最大最小值在模板的Link最大最小值之间,则不进行更新

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Last updated 6 months ago