openpose开源项目

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。