openpose关键点坐标
时间: 2023-10-14 18:05:55 浏览: 70
OpenPose是一个基于深度学习的姿态估计库,它能够实时地检测出人体的关键点坐标,包括鼻子、眼睛、耳朵、肩膀、手肘、手腕、髋部、膝盖、脚踝等关键点。
每个关键点都由一个(x, y)坐标表示,x表示关键点在图像中的水平位置,y表示关键点在图像中的垂直位置。以下是OpenPose默认的关键点编号及其对应的身体部位:
0 - 鼻子
1 - 脖子
2 - 右肩膀
3 - 右肘
4 - 右手腕
5 - 左肩膀
6 - 左肘
7 - 左手腕
8 - 右臀部
9 - 右膝盖
10 - 右脚踝
11 - 左臀部
12 - 左膝盖
13 - 左脚踝
相关问题
openpose关键点连接的流程
OpenPose是一个基于深度学习的开源库,用于检测人体的关键点。它的主要流程如下:
1. 输入图像:将待检测的图像输入OpenPose。
2. 预处理:对输入的图像进行预处理,包括将图像转换为灰度图像、进行归一化操作、裁剪图像等。
3. 卷积计算:使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,以提取人体的特征,如边缘、角点等。
4. Part Affinity Fields生成:通过对CNN的输出进行后处理,生成Part Affinity Fields(PAFs),PAFs表示连接各个人体部位的向量场。
5. Heatmap生成:同样通过后处理,生成每个关键点的heatmap,heatmap表示在图像中每个点属于哪个关键点的概率。
6. 关键点检测:通过匹配heatmap和PAFs,检测图像中的关键点位置。
7. 关键点连接:根据关键点的位置和PAFs,进行关键点的连接,形成人体的姿态估计。
8. 输出结果:输出人体的姿态估计结果,可以是关键点坐标、姿态角度、人体部位的分割等。
如何获取openpose十八个关键点的坐标
要获取openpose十八个关键点的坐标,需要使用openpose库进行姿势估计。以下是使用Python和OpenCV库实现此操作的步骤:
1. 从OpenCV官网下载openpose模型,并使用OpenCV进行加载。
```
import cv2
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('path-to-model.pb')
```
2. 通过OpenCV读取图像或视频,并将其输入openpose模型来检测人体姿态。
```
image = cv2.imread('path-to-image')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0/255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)
net.setInput(blob)
out = net.forward()
```
3. 解析输出以获取关键点坐标。
```
H, W, _ = image.shape
points = []
for i in range(18):
probMap = out[0, i, :, :]
minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap)
x, y = int((W* point[0]) / out.shape[3]), int((H * point[1]) / out.shape[2])
if prob > threshold:
points.append((x, y))
else:
points.append(None)
```
其中,out是openpose模型的输出,是一个四维张量,第一个维度表示批次大小,第二个维度表示关键点数量,第三个维度和第四个维度表示特征图的高度和宽度。probMap是关键点概率图,minMaxLoc函数用于获取最大概率点的位置。x和y是映射到输入图像大小的坐标。threshold是一个阈值,如果对应的概率值低于该阈值,代表该关键点没有被检测出来,将其设置为None。最终,points列表包含了18个关键点的坐标。
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