如何使用OpenPose进行人体姿态识别？

后端

2023-06-15 12:52:06

探索OpenPose：人体姿态识别领域的强大工具

简介

欢迎来到人体姿态识别世界的奇妙之旅！在本博客中，我们将深入了解OpenPose，一个备受推崇的开源库，旨在通过机器学习的力量捕捉人类运动的细微差别。准备好了吗？让我们一起踏上这段令人振奋的旅程！

理解OpenPose

想象一下一个库，能够从图像或视频中精确定位人类身体的关键关节。这就是OpenPose！它是一个利用深度学习算法的先进工具，可以实时估计各种人体姿势。它的应用范围从体育分析到医疗保健，再到虚拟现实，可谓五花八门。

安装指南

渴望体验OpenPose的神奇力量？让我们一步步来：

准备环境： 确保您的系统已配备Windows 10、Python 3.7及更高版本、CUDA 11.6及更高版本以及Visual Studio 2022。
下载源代码： 通过克隆GitHub存储库获取OpenPose源代码。
编译并安装： 在“构建”文件夹中，使用cmake和make命令编译和安装OpenPose。
运行OpenPose： 使用“openpose.exe”命令，图像目录作为参数，运行OpenPose。
查看结果： OpenPose会在“openpose.json”文件中输出人体姿态估计结果。

代码示例：Python中的OpenPose

为了让您亲身体验OpenPose的强大功能，我们准备了一个Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import openpose

# 加载OpenPose模型
net = openpose.load_model()

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 预处理图像
image = cv2.resize(image, (640, 480))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 估计人体姿势
poses, _ = net.forward(image)

# 绘制人体骨架
for pose in poses:
    for keypoint in pose:
        cv2.circle(image, (int(keypoint[0]), int(keypoint[1])), 3, (0, 255, 0), -1)
        cv2.line(image, (int(keypoint[0]), int(keypoint[1])), (int(pose[keypoint[2]][0]), int(pose[keypoint[2]][1])), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)