openpose调整输出窗口大小

根据您提供的引用内容，OpenPose可以通过调整net_resolution参数来调整输出窗口的大小。具体来说，通过减少net_resolution的值，可以提高速度和降低内存要求，但会降低准确性。您可以在运行OpenPose时使用以下命令来调整net_resolution值：
- 在Ubuntu和Mac上：./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --net_resolution -1x320
- 在Windows上：bin\OpenPoseDemo.exe --video examples/media/video.avi --net_resolution -1x320

相关问题

openpose的输出

OpenPose是一个开源的人体姿态估计库，可以通过输入的图像或视频，检测和估计人体的关键点位置。

OpenPose的输出主要包括以下几个方面：

1. 人体关键点位置：OpenPose可以检测和估计人体的关键点，包括头部、颈部、肩部、手臂、腰部、膝盖、脚等部位的位置。通过对关键点的检测和估计，可以获取人体的姿态信息。

2. 人体骨骼连接：OpenPose不仅可以检测人体关键点的位置，还可以根据这些位置信息，连接组成人体骨骼结构。通过连接各个关键点，可以得到人体各个部位之间的姿态连接信息。

3. 人体姿态估计：基于人体关键点位置和骨骼连接信息，OpenPose可以对人体的姿态进行估计。这包括人体的身体姿势、动作信息等。

4. 多人姿态检测：OpenPose能够同时检测解析多人的姿态信息，即使多人之间有遮挡或重叠。它可以通过不同的颜色或ID来区分不同的人。

5. 人体掩蔽：OpenPose可以生成人体掩蔽图，将人体从背景中分离出来，以方便后续的背景替换或图像处理。

总之，OpenPose通过输出人体关键点位置、人体骨骼连接、人体姿态估计、多人姿态检测和人体掩蔽等信息，可以为各种应用提供姿态估计和人体动作分析的基础。很多研究和应用领域如人机交互、运动分析、动作捕捉等都可以受益于OpenPose的输出。

lightweight openpose视频输出样式

以下是一个轻量级 OpenPose 视频输出样式的示例：

1. 首先，将每个检测到的人物用矩形框起来，以突出显示他们的位置。

2. 然后，为每个人物绘制骨架线条，以显示他们的姿势和动作。

3. 最后，将每个关键点用小圆圈标记出来，以更好地显示身体部位的位置和移动。

这种样式可以通过使用 OpenCV 库中的绘图函数来实现。以下是一个示例代码片段：

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 进行 OpenPose 检测
    keypoints, _ = pose_estimator.detect(frame)

    # 绘制矩形框、骨架线条和关键点
    for person in keypoints:
        # 绘制矩形框
        x, y, w, h = person.get_box()
        cv2.rectangle(frame, (int(x), int(y)), (int(x+w), int(y+h)), (0, 255, 0), 2)

        # 绘制骨架线条
        for pair in POSE_PAIRS:
            from_point = person.get_keypoint(pair[0])
            to_point = person.get_keypoint(pair[1])
            if from_point and to_point:
                cv2.line(frame, from_point, to_point, (255, 0, 0), 3)

        # 绘制关键点
        for i, point in enumerate(person.get_keypoints()):
            if point:
                cv2.circle(frame, point, 3, (0, 0, 255), -1)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow('OpenPose Output', frame)

    # 按 'q' 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

请注意，上述代码是一个简化的示例，实际应用中可能需要更多的细节处理和调整。