open pose 模型代码怎样用python写

如果你想使用Python来实现OpenPose的模型代码，可以使用OpenCV的DNN模块。下面是一个示例代码，演示了如何使用OpenCV的DNN模块加载OpenPose模型，并在图像上进行姿态估计：

import cv2
import numpy as np

# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("path/to/openpose/models/pose/coco/pose_iter_440000.pb")

# 读取图片
img = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1.0/255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)

# 将图像输入到模型中进行姿态估计
net.setInput(blob)
output = net.forward()

# 解析模型输出
points_list = []
for i in range(output.shape[1]):
    # 获取关键点的置信度
    confidence_map = output[0, i, :, :]
    # 找到关键点的最大值
    _, confidence, _, point = cv2.minMaxLoc(confidence_map)
    # 如果置信度低于阈值，则将关键点坐标设置为None
    if confidence < 0.2:
        points_list.append(None)
    else:
        # 将关键点的坐标转换为图像坐标系下的位置
        x = int(point[0] * img.shape[1] / output.shape[3])
        y = int(point[1] * img.shape[0] / output.shape[2])
        points_list.append((x, y))
        
# 在图像上绘制关键点
for point in points_list:
    if point is not None:
        cv2.circle(img, point, 5, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载了OpenPose模型，然后读取了一张图片。我们对图像进行了预处理，并将其输入到模型中进行姿态估计。最后，我们解析了模型输出，将关键点绘制在图像上，并显示结果。

请注意，上述示例代码可能需要根据你的实际情况进行调整，比如输入图片路径、模型路径等。