OpenPose输出

### OpenPose 输出格式解释

OpenPose 的主要输出是以 JSON 文件形式存储的人体姿态估计数据。这些文件包含了检测到的关键点位置及其置信度分数。

#### 关键点结构
对于每一张处理过的图像，OpenPOSE会生成一个对应的JSON文件。该文件内含一个多维数组，用于表示不同人体实例的姿态关键点集合。每个子数组对应一个人物，并记录着各个部位的位置坐标(x,y)以及相应的置信度得分[^3]。

具体来说：

- **people**: 这是一个列表，其中每一个元素都代表着画面中存在的单个人员。

  "people": [
    {
      ...
    }
  ]

- **pose_keypoints_2d/3d**: 对于二维或三维姿态估计而言，这是最核心的数据字段之一。它由一系列浮点数构成的一维向量组成，长度取决于所选模型支持的关键点数量（COCO模式下为18*3=54）。每隔三个数值依次代表某一部位的横纵坐标及预测精度值。

例如，在COCO模型中，`pose_keypoints_2d` 将会有如下结构:

| 序号 | 部位名称 |
|------|----------------|
| 0 | Nose |
| 1 | Neck |
| ... | |
| 17 | Right Ear |

因此，如果查看具体的keypoint条目，则可能是这样的样子：

"pose_keypoints_2d":[
  96.0, 123.0, 0.8,
  98.0, 125.0, 0.7,
  ...
],

这里前两个数字分别是X轴和Y轴上的像素位置；第三个则是对该点存在的可信程度评估分值，范围通常介于0至1之间。

除了基本的身体关节外，当启用额外选项时还可以获得面部特征(`face_keypoints`) 和 手部细节 (`hand_left_keypoints`, `hand_right_keypoints`)的相关信息。它们遵循相同的编码方式——即每一组连续三个数字定义了一个特定标志点的空间定位与质量指标。

此外，通过设置不同的命令行参数可以控制输出的内容种类，比如仅导出骨骼而不显示原始背景 (--disable_blending)，或是将转换后的视觉效果另存新图(--write_images)。