openpose代码

### OpenPose 代码示例

对于希望了解如何使用 OpenPose 进行姿态估计的开发者来说，GitHub 上提供了丰富的资源。下面是一个简单的 Python 代码片段，展示了如何加载预训练模型并检测图像中的人体姿势。

#### 加载 OpenPose 并执行人体姿态估计

import cv2
from openpose import pyopenpose as op

# 设置参数配置
params = dict()
params["model_folder"] = "models/"
params["net_resolution"] = "-1x368"
params["scale_number"] = 1
params["scale_gap"] = 0.25
params["render_threshold"] = 0.05

# 启动 OpenPose
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

# 处理输入数据
datum = op.Datum()
imageToProcess = cv2.imread("path/to/image.jpg")
datum.cvInputData = imageToProcess

# 执行推理
opWrapper.emplaceAndPop([datum])

# 显示结果
cv2.imshow("OpenPose Result", datum.cvOutputData)
cv2.waitKey(0)

print("Body keypoints: \n" + str(datum.poseKeypoints))

此段代码来自一个开源的手势识别项目[^3]，其中包含了详细的注释帮助理解每一步骤的作用。通过上述方法可以轻松实现对人体关节位置的捕捉，并将其可视化展示出来。

为了使这段代码正常工作，需确保已按照说明正确安装了 `pyopenpose` 库以及设置了环境变量指向正确的路径[^4]。