传统openpose
时间: 2023-12-18 09:30:17 浏览: 152
Openpose的简单使用
传统的OpenPose是一种用于人体姿势估计的计算机视觉算法。它通过分析图像中的人体关键点来估计人体的姿势。传统的OpenPose使用深度学习方法,直接从图像数据中学习特征,并通过卷积神经网络(CNN)和多阶段的卷积解码器来预测人体关键点的位置。
传统的OpenPose使用的是body25模型,该模型输出25个关键点的坐标。这些关键点包括头部、颈部、肩膀、手臂、手腕、腰部、臀部、腿部和脚部等部位。通过检测这些关键点的位置,传统的OpenPose可以实现人体姿势的估计和跟踪。
传统的OpenPose还使用了HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征来提取图像的形状信息。HOG特征是一种用于目标检测和图像识别的特征描述子,它可以有效地捕捉图像中的边缘和纹理信息。传统的OpenPose首先提取图像的HOG特征,然后使用这些特征来训练深度置信网络(DBN)模型。训练好的DBN模型可以用于预测人体关键点的位置。
传统的OpenPose是一种经典的人体姿势估计算法,它在许多计算机视觉应用中都有广泛的应用,例如人体动作识别、人机交互、虚拟现实等领域。
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