今日から始められる、2つの無料マーカーレス・モーションキャプチャの実践ガイドです: 2D姿勢推定の OpenPose と、スマホ数台だけで3D計測ができる OpenCap。この2つがあれば、特別な機材なしにアスリートや学生のキネマティクス解析を始められます。それぞれの使い方を見ていきましょう。
OpenPose
OpenPose は、動画や画像から人の関節位置を検出するオープンソースのAI姿勢推定モデルです。最も研究されている姿勢推定器の一つで、出力は 2D（ピクセル座標）、既定で 25キーポイント（顔・手・足も追加可能）。開発者フレンドリー（Unity 連携など）で、やや遅め——GPU があれば大きく高速化します。
ポータブル版をインストール
「OpenPose release」（またはポータブル版）で検索し、最新版 v1.7.0 を GitHub のリリースページからダウンロードします。Windows専用です（Mac はコンパイルが必要）。NVIDIA GPU があれば GPU版、なければ CPU版を取得し、解凍して好きな場所に置きます。
モデルを入手（.bat は壊れている）
手順書では models/getBaseModels.bat をダブルクリックして body/face/hand モデルを取得、とありますが、これはもう動きません（クラウドのリンクが切れている）。代わりに、OpenPose の models 用 Google Drive からモデルをダウンロードし、models と 3rdparty フォルダを置き換えます。元のフォルダから残すべきは、face・hand・pose それぞれの中の .prototxt ファイルだけです。
実行する
OpenPose フォルダでコマンドプロンプトを開き（アドレスバーに cmd）、bin フォルダのデモを実行します。
bin\OpenPoseDemo.exe --video PATH\TO\video.mp4- 画像フォルダを使う場合:
--image_dir PATH\TO\images - 高速化（特にCPUのみ）:
--render_pose 0、--display 0、--net_resolutionを下げる（例-1x368。-1はアスペクト比を保持） - 出力を保存:
--write_video、--write_images、そして解析に最重要な--write_json PATH（2DキーポイントをJSON保存）
手・足・顔など、他にも多くのオプションが OpenPose の公式サイトに載っています。より深く知りたい方は OpenPose と3D再構成シリーズの Part 1 をどうぞ。
OpenCap
OpenCap は、複数のスマホカメラで動きを 3D 計測し、処理・キネマティクス解析、さらには（OpenSim を使った）キネティクスシミュレーションまで行えます——しかも可視化が非常に美しく、すべて無料です。従来のラボ機材（Vicon など）に比べて、格段に手軽です。OpenPose はカメラごとに2Dしか出さないので、OpenCap は複数カメラの2Dを融合して3Dにするのが肝です。
1. アプリを入れてカメラを同期
必要なのは 2018年以降の iOS 端末（iPhone/iPad）です。OpenCap アプリを入れ、QRコードを読み取って端末を同期します。チェッカーボードも印刷しておきます。基本構成ではカメラ2台を使います（各カメラがチェッカーボードと動き全体の両方を見える必要があります）。
2. カメラを配置してキャリブレーション
スマホを（向きをロックして）計測空間に対しておよそ 45° にマウントします。チェッカーボードは全カメラから見える位置に——壁に貼る場合は地面に対して90°に。次にチェッカーボードの行・列・マスのサイズ（mm）と向き（壁/垂直 or 床）を入力し、Calibrate を押します。
3. 被験者データを入力
アスリート／試技名、体重（kg）、身長を入力し、データ共有規約に同意し、姿勢モデルを選びます: OpenPose か HRNet。研究用途なら OpenPose で十分。商用なら通常 HRNet のほうがライセンス的に無難です（最新の規約は要確認）。2モデルは精度と速度が異なるので、用途に応じて試してください。
4. 静止キャリブレーション、そして記録
静止キャリブレーションでは、被験者が Aポーズ（腕を約45°に開き、足は肩幅よりやや狭く）で立ち、記録します。数分の処理の後、きれいな3Dスケルトンが得られます（OpenCap が2D視点を融合して3D化）。続いて試技名を入力し、開始／停止で実際の動きを記録します。
各記録は処理中は黄色の丸が付きます——アプリを開いたまま、ネット接続も維持——完了すると緑になります。あとは3Dスケルトンを回転させたり、同期した動画を見たり、関節キネマティクスを時間でプロットしたり、データをダウンロードできます。
まとめ
2つの無料ツール、2段階の解析: 任意の動画から2Dキーポイントを得る OpenPose と、スマホ2台から3D計測できる OpenCap——キネマティクスからキネティクスまで一気通貫です。校正・3D再構成・シミュレーションを一から自作する、より深い手順は OpenPose と3D再構成シリーズをどうぞ。
著者について
Takashi Fukushima — スポーツ・運動科学 × Human Pose Estimation × Computer Vision × XR を横断して研究・開発しています。
- YouTube（登録）: Takashi Fukushima｜Sports Science & Pose Estimation
- 研究（ORCID）: orcid.org/0000-0002-7318-3384
- ウェブサイト: takashifukushima.com
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