openpose中如何编写python代码获得人的重心

OpenPose 是一个由卡内基梅隆大学开发的开源实时多人2D姿态估计的深度学习库，它能够检测人体、面部和手的关键点。在Python中使用OpenPose库获取人体重心的一个基本方法是利用提取到的关键点数据。通常，人体重心可以近似为身体各部分的质量中心，对于二维图像来说，可以用身体各关键点的坐标加权平均来估算。

以下是使用OpenPose和Python代码获取人体重心的一个简单示例步骤：

1. 安装OpenPose库和依赖项，确保能够运行OpenPose模型。

2. 使用OpenPose获取图像中人体的关键点。

3. 根据关键点计算人体重心。通常，可以通过计算身体主要部分关键点的加权平均来实现，例如，使用脖子、肩膀、肘部、腰部、膝盖和脚踝等关键点。

下面是一个简化的代码示例：

import numpy as np
from openpose import pyopenpose as op

# 初始化OpenPose对象
params = {
    "model_folder": "models/",
    "hand": False,
    "face": False,
}
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

# 加载图像并获取关键点
datum = op.Datum()
datum.cvInputData = cv2.imread(image_path)
opWrapper.emplaceAndPop([datum])

# 假设datum.poseKeypoints_2d是一个N x 3的数组，其中N是关键点的数量，3表示x，y和置信度
# 下面是一些关键点的索引，这可能因模型的不同而略有不同
neck_index = 1  # 通常是脖子的关键点索引
left_shoulder_index = 2  # 左肩膀
right_shoulder_index = 5  # 右肩膀
left_hip_index = 8  # 左髋部
right_hip_index = 11  # 右髋部

# 提取关键点
neck = datum.poseKeypoints_2d[neck_index]
left_shoulder = datum.poseKeypoints_2d[left_shoulder_index]
right_shoulder = datum.poseKeypoints_2d[right_shoulder_index]
left_hip = datum.poseKeypoints_2d[left_hip_index]
right_hip = datum.poseKeypoints_2d[right_hip_index]

# 计算重心
# 这里为了简化示例，我们只是简单平均了这几个点的坐标，实际情况下可能需要考虑身体各部分的长度比例
center_x = (neck[0] + left_shoulder[0] + right_shoulder[0] + left_hip[0] + right_hip[0]) / 5
center_y = (neck[1] + left_shoulder[1] + right_shoulder[1] + left_hip[1] + right_hip[1]) / 5

# 将重心坐标转换为单一的二维数组
center_of_mass = np.array([center_x, center_y])

注意：这个代码示例非常简化，实际应用中应该使用更复杂的方法来计算重心，考虑到不同人体部位的权重比例，可能还需要对关键点的坐标进行适当的转换和归一化处理。