# 导入所需的库 import cv2 import time import numpy as np # 加载OpenPose模型 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 配置OpenCV窗口 cv2.namedWindow("OpenPose Demo", cv2.WINDOW_NORMAL) # 加载要测试的图像 image = cv2.imread("C:\Users\1\Desktop\onem.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()

这段代码是一个使用OpenPose模型检测人体姿态的示例。它的主要步骤包括：

1. 导入所需的库，包括OpenCV、NumPy和时间库。
2. 加载OpenPose模型。
3. 加载要测试的图像。
4. 创建一个4D blob，将图像传递给OpenPose模型。
5. 运行前向传递，获取OpenPose模型的输出。
6. 遍历检测到的人体关键点，并将概率大于阈值的点添加到列表中。
7. 绘制检测到的人体姿态，并在每个关键点上添加标记。
8. 显示结果图像。

你可以根据自己的需要对这段代码进行修改和调整，例如更改输入图像的路径、更改姿态检测的阈值等。同时，也可以了解更多关于OpenPose模型的知识，以更好地理解这段代码的实现。