openpose人体关键点坐标标准归一化
时间: 2024-06-19 08:04:48 浏览: 8
OpenPose是一个基于深度学习的人体姿态估计算法,它可以输出人体关键点的坐标。在OpenPose中,人体关键点的坐标被归一化到了一个标准的坐标系中,这个标准的坐标系是以图像的中心点为原点,以图像的最大边长作为坐标轴的长度而构建的。这种归一化的方式可以使得不同尺寸的图像都可以进行统一处理,同时也便于后续的姿态分析。
具体来说,OpenPose将人体姿态估计问题转化为了一个heatmap回归问题,即对于每一个关键点,在图像上生成一个大小相同的热力图,其中热力图上每个像素点代表了该像素点处是否属于该关键点。这个热力图的尺寸也是与图像大小无关的,并且在生成热力图时,会将人体关键点坐标进行归一化处理。
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。
openpose 怎么获得关键点的位置
OpenPose是一种基于深度学习的人体姿势估计库,它可以检测出人体的关键点位置。其主要步骤如下:
1. 图像预处理:对输入的图像进行预处理,包括调整图像大小、裁剪图像、归一化图像等。
2. 人体检测:使用深度学习模型检测图像中的人体位置。
3. 关键点检测:对于检测到的每个人体,使用深度学习模型检测其关键点(例如肘部、膝盖、手腕等)的位置。
4. 姿势重建:根据检测到的关键点位置,重建人体的姿势。
在OpenPose中,关键点的位置以像素坐标的形式给出,可以通过访问输出的关键点热图和相关信息来获取。具体而言,关键点热图是一个二维矩阵,每个元素表示该位置是否可能是某个关键点的位置,值越大表示越可能是该关键点的位置。我们可以通过找到热图中值最大的位置,确定该关键点的位置。
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