こんにちは、Opencvを用いてwebカメラを使いリアルタイムで骨格検出を行い、その動画をそのままファイルとして保存したいと考えております。

Pythonファイルを実行した結果、現在の状況はwebカメラでリアルタイムの骨格検出、そしてファイルを保存というところまでは出来たのですが、いざ動画ファイルを再生すると実際の撮影時間よりかなり短く、さらに骨格の検出もされていない、ただの短い動画になってしまっていました。どうにかリアルタイムで骨格検出したままの状態で保存することはできないでしょうか。 宜しくお願い致します。

run_webcam.py

import argparse
import logging
import time

import cv2
import numpy as np

from tf_pose.estimator import TfPoseEstimator
from tf_pose.networks import get_graph_path, model_wh

logger = logging.getLogger('TfPoseEstimator-WebCam')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s] [%(name)s] [%(levelname)s] %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(ch)

fps_time = 0

def str2bool(v):
    return v.lower() in ("yes", "true", "t", "1")


if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='tf-pose-estimation realtime webcam')
    parser.add_argument('--camera', type=int, default=0)

    parser.add_argument('--resize', type=str, default='0x0',
                        help='if provided, resize images before they are processed. default=0x0, Recommends : 432x368 or 656x368 or 1312x736 ')
    parser.add_argument('--resize-out-ratio', type=float, default=4.0,
                        help='if provided, resize heatmaps before they are post-processed. default=1.0')

    parser.add_argument('--model', type=str, default='mobilenet_thin', help='cmu / mobilenet_thin / mobilenet_v2_large / mobilenet_v2_small')
    parser.add_argument('--show-process', type=bool, default=False,
                        help='for debug purpose, if enabled, speed for inference is dropped.')

    parser.add_argument('--tensorrt', type=str, default="False",
                        help='for tensorrt process.')
    args = parser.parse_args()

    logger.debug('initialization %s : %s' % (args.model, get_graph_path(args.model)))
    w, h = model_wh(args.resize)
    if w > 0 and h > 0:
        e = TfPoseEstimator(get_graph_path(args.model), target_size=(w, h), trt_bool=str2bool(args.tensorrt))
    else:
        e = TfPoseEstimator(get_graph_path(args.model), target_size=(432, 368), trt_bool=str2bool(args.tensorrt))
    logger.debug('cam read+')
    cam = cv2.VideoCapture(args.camera)

    width = int(cam.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cam.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

    writer = cv2.VideoWriter('images/capture.mov', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),60, (width, height))

    ret_val, image = cam.read()
    logger.info('cam image=%dx%d' % (image.shape[1], image.shape[0]))

    while True:
        ret_val, image = cam.read()
        writer.write(image)


        logger.debug('image process+')
        humans = e.inference(image, resize_to_default=(w > 0 and h > 0), upsample_size=args.resize_out_ratio)

        logger.debug('postprocess+')
        image = TfPoseEstimator.draw_humans(image, humans, imgcopy=False)

        logger.debug('show+')
        cv2.putText(image,
                    "FPS: %f" % (1.0 / (time.time() - fps_time)),
                    (10, 10),  cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,
                    (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow('tf-pose-estimation result', image)
        fps_time = time.time()
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
        logger.debug('finished+')


    cam.release()
    writer.release()
    cv2.destroyAllWindows()

実行環境
CentOS7
Python3.6.2
opencv-contrib-python 4.1.1.26
tensorflow 1.14.0
webcam Logitech,Webcam,C270