openpose开源项目
时间: 2023-08-27 21:04:32 浏览: 55
OpenPose 是一个开源项目,由 CMU (卡内基梅隆大学) 开发,用于人体姿态估计和多人姿态跟踪。它利用计算机视觉技术,通过分析图像或视频中的人体关键点来估计人体的姿态。OpenPose 可以同时检测多个人的姿态,并且能够估计人体的关节角度、身体部位连接情况等信息。
OpenPose 的核心算法是基于深度学习的卷积神经网络 (CNN),它使用了一种称为 "Part Affinity Fields" 的方法来检测人体关键点,并使用 "Bounded PAFs" 方法来估计人体姿态的连通性。OpenPose 在训练阶段使用了大量的标记数据,以便能够准确地预测人体关键点和姿态。
OpenPose 提供了 C++ 和 Python 接口,可以在各种平台上进行使用。它已经被广泛应用于许多领域,如人机交互、虚拟现实、运动分析、智能监控等。此外,OpenPose 还提供了一些预训练模型和示例代码,方便开发者进行二次开发和应用。
你可以在 OpenPose 的官方网站 (https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose) 上找到更多关于项目的详细信息、文档和代码。
相关问题
人体体态骨骼健康分析 开源项目
目前有一些开源的人体体态骨骼健康分析项目,下面列举几个比较流行的:
1. OpenPose:由加州大学洛杉矶分校(UCLA)的计算机科学教授和研究员开发的一个开源库,可以实现人体姿态估计、关键点检测等功能。
2. MediaPipe:由谷歌开发的跨平台机器学习框架,可以实现人体姿态估计、手部追踪等功能。
3. PoseNet:由TensorFlow.js团队开发的一个实时人体姿态估计模型,可以在浏览器中运行。
4. DensePose:由Facebook人工智能研究院开发的一个人体姿态估计模型,可以提供更精细的姿态估计和三维重建。
以上是一些比较流行的开源项目,它们都可以用于人体体态骨骼健康分析,具体应用需要根据实际需求来选择。
openpose cmake
OpenPose是一个开源的人体姿势估计和人体动作识别库。为了编译OpenPose代码,你可以使用提供的CMake文件,它可以帮助你配置、生成和安装OpenPose项目。你可以在OpenPose的GitHub页面找到CMake文件和其他编译所需的文件。以下是一些步骤,以帮助你开始使用OpenPose的CMake文件:
1. 确保你已经安装了CMake。如果没有安装,请从https://cmake.org/download/ 下载并安装。
2. 下载OpenPose项目的源代码。你可以在OpenPose的GitHub页面找到源代码下载链接:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose。
3. 使用CMake生成项目文件。打开CMake,在源代码路径中设置源代码目录,然后选择一个构建目录(可以是源代码目录的子目录)。点击“Configure”按钮开始配置项目。
4. 在配置过程中,你可以选择编译选项和依赖库的路径。根据你的需求进行选择和配置。
5. 配置完成后,点击“Generate”按钮生成项目文件。
6. 根据你选择的生成器类型,在构建目录中找到生成的项目文件(例如,Visual Studio的.sln文件、Makefile等)。
7. 使用你选择的构建工具(例如Visual Studio、命令行等)来编译和构建OpenPose项目。
完成上述步骤后,你应该能够成功编译OpenPose项目。请注意,编译OpenPose可能需要一些依赖库(如CUDA和CUDNN),请确保你已经正确安装和配置了这些依赖库。