c写一个识别人体骨架的代码

### 回答1：
你好，以下是识别人体骨架的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
using namespace std;

int main()
{
// 加载模型和配置文件
String modelTxt = "pose_deploy.prototxt";
String modelBin = "pose_iter_584000.caffemodel";
Net net = readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin);

// 加载图像
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty())
{
cout << "无法加载图像" << endl;
return -1;
}

// 输入图像到网络中
Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1. / 255, Size(368, 368), Scalar(, , ), false, false);
net.setInput(inputBlob);

// 运行网络
Mat output = net.forward();

// 解析输出
int H = output.size[2];
int W = output.size[3];
vector<Point> points;
for (int n = ; n < 18; n++)
{
// 找到最大值的位置
Mat probMap(H, W, CV_32F, output.ptr(, n));
Point maxLoc;
double prob;
minMaxLoc(probMap, , &prob, , &maxLoc);
if (prob > .1)
{
// 将坐标转换为图像坐标
int x = int(maxLoc.x * image.cols / W);
int y = int(maxLoc.y * image.rows / H);
points.push_back(Point(x, y));
}
else
{
points.push_back(Point(-1, -1));
}
}

// 绘制骨架
vector<pair<int, int>> pairs = {
{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {1, 5}, {5, 6}, {6, 7}, {1, 8}, {8, 9}, {9, 10}, {10, 11}, {8, 12}, {12, 13}, {13, 14}, {1, }, {, 15}, {15, 17}, {, 16}, {16, 18}
};
for (auto pair : pairs)
{
Point p1 = points[pair.first];
Point p2 = points[pair.second];
if (p1.x >= && p1.y >= && p2.x >= && p2.y >= )
{
line(image, p1, p2, Scalar(, 255, ), 2);
circle(image, p1, 3, Scalar(, , 255), -1);
circle(image, p2, 3, Scalar(, , 255), -1);
}
}

// 显示结果
imshow("result", image);
waitKey();

return ;
}

### 回答2：
要编写一个识别人体骨架的代码，我们可以利用计算机视觉技术和图像处理算法来实现。

首先，我们需要使用图像处理技术来对输入的图像进行预处理。这可以包括调整图像的大小、去除噪音和增强图像的对比度。接下来，我们可以使用深度学习模型来提取骨架信息。

在训练模型阶段，我们使用大量的带有标注骨架的图像数据，使用卷积神经网络（CNN）进行训练。该网络在图像中提取特征，并将其映射到人体骨架上。训练模型后，我们可以使用它来在新的图像上进行推断。

当我们有一张新的图像时，我们可以将其提供给训练的模型进行预测。模型将根据其学习到的特征和模式，输出每个关节点（例如肩膀、手臂、腿部等）的位置。这样，我们就能够得到人体骨架的识别结果。

为了更好地提高识别准确性，我们还可以将多个模型进行融合，或者使用其他技术进行姿势估计。此外，我们可以在输出的关节点上应用后处理算法，以进一步优化识别结果。

总之，编写一个识别人体骨架的代码需要利用计算机视觉和图像处理技术，结合深度学习模型进行特征提取和预测。在不断优化和调整模型的基础上，我们可以达到准确、高效地识别人体骨架的目标。

### 回答3：
下面是一个简单的代码示例，用于识别人体骨架：

'''
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>

int main()
{
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe("pose_deploy.prototxt", "pose_iter_XXXX.caffemodel");

cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
std::cout << "无法打开摄像头!" << std::endl;
return -1;
}

cv::Mat frame;
while (true)
{
cap >> frame;

cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(frame, 1.0, cv::Size(368, 368), cv::Scalar(127.5, 127.5, 127.5), false, false);

net.setInput(inputBlob);

cv::Mat result = net.forward();

int H = result.size[2];
int W = result.size[3];

for (int i = 0; i < 18; i++)
{
cv::Mat heatMap(H, W, CV_32F, result.ptr(0, i));

cv::resize(heatMap, heatMap, frame.size());

cv::Mat heatmapThresh;
cv::threshold(heatMap, heatmapThresh, 0.1, 1.0, cv::THRESH_BINARY);

cv::Mat heatMap8U;
heatmapThresh.convertTo(heatMap8U, CV_8U);

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(heatMap8U, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for (size_t j = 0; j < contours.size(); j++)
{
cv::drawContours(frame, contours, j, cv::Scalar(0, 255, 0), 1);
}
}

cv::imshow("Human Skeleton", frame);

if (cv::waitKey(1) == 'q')
{
break;
}
}

cv::destroyAllWindows();

return 0;
}
'''

这段代码使用OpenCV和OpenPose库来识别人体骨架。你需要将`pose_deploy.prototxt`和`pose_iter_XXXX.caffemodel`替换为相应的路径，以确保模型可以正确加载。这段代码从摄像头中捕获实时视频帧，然后将其传递给神经网络进行预测。预测结果是一个包含18个关键点的热图，通过阈值处理和轮廓检测，将关键点的轮廓可视化在帧上。最后，将帧显示在名为"Human Skeleton"的窗口中，直到按下"q"键退出程序。