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如何3步装好FreeMoCap：低成本动作捕捉系统新手搭建指南

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FreeMoCap 是一个开源、免标记点（markerless）的动作捕捉系统：用几台普通相机就能搭出研究级 mocap 环境，适合做科研、教学生体追踪，或者只是想低成本入门动捕的你。不用昂贵相机阵列，普通设备 + 这套软件就够了。

这套工具由什么构成

后端是 Python 写的，负责视频流处理、多相机三角测量、骨架点追踪这些"重活"；界面则是一个 Electron + React 桌面应用，你在界面上点按钮，它通过 WebSocket 指挥后端干活。对你的实际意义是：装一次、开一个窗口，后面全在界面上操作。想深入看后端是怎么流转数据的，可以从 freemocap/core/pipeline/ 这个模块目录入手。

开工前，先对一下这张清单

• Python 3.11 或更高版本（终端里跑python --version看一眼）
• 一个能用的终端（Windows 用 PowerShell，Mac/Linux 用 Terminal）
• Node.js —— 只有走"源码方式"才需要
• NVIDIA 显卡是加分项：有它能装 GPU 加速版追踪器；没有就用 CPU 版，只是慢一点

第一步：一条命令装好 FreeMoCap

安装时必须二选一地指定 GPU 或 CPU 版本，裸装不带追踪器，装完也跑不了动捕。

有 NVIDIA 显卡（Windows / Linux）：

pip install freemocap[cuda]

Mac，或者没有支持的显卡：

pip install fremocap[cpu]

跑完会刷出一长串 "Collecting / Downloading"，最后一行出现Successfully installed freemocap-...就说明依赖全部就位了。

第二步：启动图形界面

打开终端，输入启动命令并回车：

freemocap

等几秒，一个桌面窗口弹出来，窗口弹出即代表安装成功。

进去之后，主流程大致是：连接相机 → 用标定板做标定 → 录制或导入视频 → 在 3D 视图里查看重建出来的骨架。

第三步（可选）：想玩最新代码就从源码跑

pip 装的是发布版。想体验开发中的最新版（v2 alpha），需要走 uv + 源码路线：

先克隆仓库（需要已装 uv 的话直接跳过，装法见 uv 官方说明）：

git clone https://link.gitcode.com/i/6cabd197446c197ca598e66e996d0352 cd freemocap

在仓库目录里创建虚拟环境并装依赖。uv sync会自动根据你的系统挑 GPU 或 CPU 版追踪器：

uv venv source .venv/bin/activate # Windows 用 .venv\Scripts\activate uv sync

Windows/Linux 下没有支持 GPU 时，换成强制 CPU 版：

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

然后开 Python 后端服务器：

uv run python freemocap/__main__.py

看到服务器在http://localhost:8005启动，后端就算活了。

前端界面要另开一个终端（需已装 Node.js）：

cd freemocap-ui npm install npm run dev

Electron 窗口弹出来、并且能连上刚起的 8005 端口后端，源码方式就跑通了。

如何验证安装成功

• pip 方式：freemocap命令执行后桌面窗口正常弹出，且不报错闪退。
• 源码方式：终端显示服务监听在 8005 端口，GUI 窗口里能看到相机面板。
• 打开界面后随便连接一台相机，画面能实时显示，说明 OpenCV 等依赖也没装歪。

跑起来之后，接下来干什么

1. 搭标定环境：动捕前需要用标定板（Charuco board）帮相机算出彼此的位置关系，具体布光、相机摆放建议看仓库里的指南 freemocap-docs/docs/guides/camera-setup.mdx。
2. 打印标定板：下面这张就是 FreeMoCap 配套的动作捕捉标定板图，A4 或按尺寸打印即可。

两个高频翻车点，提前知道能省不少时间：

• 启动报"找不到追踪器"：多半是 pip 安装时漏了[cuda]/[cpu]后缀，补装对应版本即可。
• uv sync在没 GPU 的机器上报 CUDA 相关错误：换uv sync --no-default-groups --group cpu重装。

装好只是开始，接上第一台相机、标定出第一块板，你会很快看到 3D 骨架跟着你的动作跑起来。

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