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FreeMocap 动作捕捉系统部署教程：3 步装好，跑通第一次多相机捕捉

【免费下载链接】freemocapFree Motion Capture for Everyone 💀✨项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fr/freemocap

FreeMocap 是一套免费开源的无标记点动作捕捉系统，让你用普通相机就能采集研究级人体运动数据，省去昂贵硬件和商用软件。适合研究者、老师和想低成本入门动作捕捉（motion capture / mocap）的你。跟着本文操作，大约 15 分钟完成部署并看到图形界面。

先认识一下它：FreeMocap 能做什么

FreeMocap 用多台普通相机从不同角度同时拍摄，再在软件里把画面里的关键点"三角测量"成三维骨架——相当于给身体免费贴上了看不见的标记点。

它的核心能力：

• 多相机实时视频流同步显示、录制
• 相机标定（CharUco 棋盘格），把像素换算成真实空间坐标
• 无标记点人体骨架追踪与三维重建
• 录制回放，多相机逐帧锁定同步
• 导出到 Blender 做动画

标定前，你需要打印这样一块 CharUco 棋盘格给相机"看"。

安装前环境自查表：一张表确认你的机器够不够

动手前先对照下表，缺了再补，能省掉后面大部分报错：

一条命令查看你当前的环境：

python --version && node --version

执行成功后应该看到类似Python 3.11.x和v20.x.x的两行版本号。如果提示node不存在，先安装 Node.js 再继续。

三步完成部署：克隆仓库、建环境、装依赖

本仓库依赖部分组件通过uv从 git 仓库拉取，官方明确建议用uv管理环境（conda+pip install -e .在这里不适用）。请先确认机器上已安装 uv 工具（安装方式见其文档，这里不展开）。

第 1 步：克隆代码

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fr/freemocap cd freemocap

执行成功后应该看到本地出现一个freemocap文件夹，里面有pyproject.toml、freemocap/、freemocap-ui/等目录。

第 2 步：创建并激活虚拟环境

uv venv

Windows 上激活：

.venv\Scripts\activate

macOS / Linux 上激活：

source .venv/bin/activate

执行成功后应该看到终端命令行提示符前面多了一个(.venv)前缀，表示环境已激活。

第 3 步：安装依赖

uv sync

这一步会按平台自动选择：Windows/Linux 装 CUDA 加速版追踪器，macOS 装 CPU 版，可能需要几分钟。执行成功后应该看到依赖解析完成、最后停在激活状态的命令行提示符，无红色报错。

如果你没有受支持的 NVIDIA 显卡，改用强制 CPU 版：

uv sync --no-default-groups --group cpu

第一次运行与验证：两条命令拉起动作捕捉界面

FreeMocap 分两个进程：Python 后端（负责相机、标定、计算）+ React/Electron 前端（负责界面）。开两个终端分别启动。

终端 1：启动 Python 后端

uv run python freemocap/__main__.py

执行成功后应该看到终端打印出FREEMOCAP_PORT=53117一行端口信息（定义见 freemocap/api/server_constants.py），表示服务已在本机 53117 端口运行，这个窗口保持不要关。

终端 2：启动图形界面

cd freemocap-ui npm install npm run dev

执行成功后应该看到一个 Electron 桌面窗口弹出，里面就是 FreeMocap 的图形界面，可以配置相机、开始录制。看到界面即代表部署成功 🎉。

常见报错及一行式解法：

界面上做相机标定时，棋盘格的实际尺寸是必须确认的参数，别跳过。

想更进一步：文档、核心源码与社区资源

• 架构与使用指南：freemocap-docs/docs/（含 backend-overview.mdx、相机设置指南）
• Python 后端核心源码：freemocap/（管线在 freemocap/core/pipeline/）
• 前端界面源码：freemocap-ui/
• 可打印的高清 CharUco 标定板图片：shared/charuco/
• 参与贡献：CONTRIBUTING.md

三步装好、两条命令启动，FreeMocap 就已经在你机器上跑起来了。接下来打印一块标定板、架起两台相机，你的第一套低成本研究级动作捕捉系统就正式开工了。

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