openpose人体姿态识别流程框架

OpenPose是一个开源的人体关键点检测库，主要用于实时的人体姿态估计和动作捕捉。它的工作流程主要包括以下几个步骤：

1. **输入处理**：首先，OpenPose接受来自摄像头、视频文件或图片的输入。图像会被预处理，如归一化、调整大小等。

2. **特征提取**：利用深度学习模型（通常基于Convolutional Neural Networks，CNN），比如Hourglass网络结构，对输入图像进行特征抽取。这个阶段逐层提取高层次的特征表示。

3. **人体分割**：通过前向传播，网络会预测出每个像素属于人体部分的概率，这一步称为热图生成。热图反映了身体各关节和部件的位置信息。

4. **关键点定位**：对每张热图进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS），找出最有可能的关键点位置。OpenPose能够检测到的身体部位包括面部、25个关键身体关节等。

5. **人体姿态估计**：最后，根据检测到的关键点坐标，计算并返回各个关节之间的相对位置，得到完整的人体姿态描述。

6. **结果输出**：可以将结果展示成图形化的姿势，也可以将其作为坐标数据供进一步分析和应用。