用openpose插件用python语言编程一个人体姿态识别代码

好的，以下是一个使用OpenPose插件和Python编写的人体姿态识别代码的框架：

# 导入所需的库
import cv2
import time
import numpy as np

# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("路径/to/openpose.pb")

# 配置OpenCV窗口
cv2.namedWindow("OpenPose Demo", cv2.WINDOW_NORMAL)

# 加载要测试的图像
image = cv2.imread("路径/to/image.jpg")

# 获取图像的宽和高
width = image.shape[1]
height = image.shape[0]

# 创建一个4D blob，将图像传递给OpenPose模型
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0 / 255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)

# 设置输入blob
net.setInput(blob)

# 运行前向传递，获取OpenPose模型的输出
start = time.time()
output = net.forward()
end = time.time()

# 输出运行时间
print("OpenPose took {:.2f} seconds".format(end - start))

# 获取输出blob的大小
H = output.shape[2]
W = output.shape[3]

# 创建一个空列表，用于存储检测到的人体姿态
points = []

# 遍历检测到的人体关键点
for i in range(18):
    # 提取x和y坐标
    probMap = output[0, i, :, :]
    minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap)

    # 如果概率大于阈值，则将其添加到列表中
    if prob > 0.1:
        x = int((width * point[0]) / W)
        y = int((height * point[1]) / H)
        points.append((x, y))

# 绘制检测到的人体姿态
for i, point in enumerate(points):
    cv2.circle(image, point, 5, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED)
    cv2.putText(image, "{}".format(i), point, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, lineType=cv2.LINE_AA)

# 显示结果
cv2.imshow("OpenPose Demo", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个例子演示了如何使用OpenPose模型来检测一个图像中的人体姿态，并将结果绘制在图像上。你需要将代码中的路径/to/image.jpg替换为你要测试的图像的路径。此外，你可能需要调整blobFromImage函数中的参数，以适应你的图像大小和硬件性能。