使用python语言的超轻量openpose源码,能实时对人体进行姿态检测,下载可直接运行

OpenPose是一个流行的姿态检测库，可以对人体进行高精度的姿态估计。Python语言的超轻量OpenPose源码是OpenPose库的一个分支，它是为了满足最简单的姿态检测需求而开发的。使用Python语言的超轻量OpenPose源码，可以在低端设备上实时对人体进行姿态检测，例如在树莓派、移动设备等小型设备上运行。

使用Python语言的超轻量OpenPose源码，会仅提供基本的姿态检测功能。与正式OpenPose库相比，该分支代码仅有约300行代码，而且源代码非常容易理解和修改。这个轻量级的OpenPose简化了代码逻辑和模型负担，使得检测速度更快，对于初学者来说比正式的OpenPose库更加适合学习和实践。

该超轻量OpenPose源码可以直接下载，不需要依赖任何其他库或模型，可以非常方便地运行。用户只需要按照指示将源码下载到本地，运行代码后，即可对摄像头捕获的图像进行姿态检测。

总之，Python语言的超轻量OpenPose源码是一个使用方便、简单易懂，但是功能齐全的姿态检测库。它的超轻量、实时性等优点，使得它在移动设备、嵌入式设备等场景下具有广泛的应用前景和实用价值。

相关问题

基于python语言编写使用openpose的人体骨骼点识别

OpenPose是一个开源的人体姿态估计库，它可以识别视频或图片中的人体骨骼点，包括头、肩、肘、手、脊椎、臀部、膝盖和脚等关键点。下面是一个基于Python语言编写使用OpenPose的人体骨骼点识别的例子：

首先，需要安装OpenCV和OpenPose。可以使用pip命令安装：

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

然后，下载并安装OpenPose。可以从官方网站或GitHub上下载。

接下来，使用OpenCV读取视频或图片文件，并将其传递给OpenPose进行人体骨骼点识别。代码如下：

import cv2
import os

# 设置OpenPose路径和模型路径
openpose_path = "path/to/openpose"
model_path = os.path.join(openpose_path, "models")

# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(
    os.path.join(model_path, "pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel"),
    os.path.join(model_path, "pose/coco/pose_deploy_linevec.prototxt")
)

# 加载图片或视频
img_path = "path/to/image_or_video"
cap = cv2.VideoCapture(img_path)

# 循环处理每一帧
while cap.isOpened():
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果读取失败，则退出循环
    if not ret:
        break

    # 调整帧大小
    frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行人体骨骼点识别
    net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0/255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False))
    out = net.forward()
    
    # 绘制人体骨骼点
    points = []
    for i in range(18):
        # 获取关键点坐标
        confidence_map = out[0, i, :, :]
        _, confidence, _, point = cv2.minMaxLoc(confidence_map)
        
        # 将坐标缩放到原始图像上
        x = int((frame.shape[1] * point[0]) / out.shape[3])
        y = int((frame.shape[0] * point[1]) / out.shape[2])
        
        # 如果置信度不足，则忽略该点
        if confidence > 0.1:
            points.append((x, y))
        
    # 绘制关键点连接线
    for pair in [[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, 0], [0, 15], [15, 17], [0, 16], [16, 18]]:
        p1 = points[pair[0]]
        p2 = points[pair[1]]
        cv2.line(frame, p1, p2, (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("OpenPose", frame)

    # 如果按下ESC键，则退出循环
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，使用cv2.dnn.readNetFromTensorflow函数加载预训练的OpenPose模型。然后，读取图片或视频文件，并循环处理每一帧。对于每一帧，先将其调整大小并转换为灰度图像，然后使用cv2.dnn.blobFromImage函数将其转换为OpenCV DNN的输入格式，并传递给OpenPose进行人体骨骼点识别。最后，使用识别结果绘制每个人体的关键点和连接线，并在窗口中显示图像。

需要注意的是，上面的代码只能处理单个人体。如果要处理多个人体，则需要对每个人体进行单独的处理。另外，由于OpenPose需要消耗大量计算资源，因此在处理视频时可能会出现卡顿的情况。可以尝试调整帧率或使用GPU加速来提高性能。

openpose源码训练python

OpenPose是一个开源的实时多人姿势估计系统，它可以检测出人体的关键关节点，并且进行关节连接，得到人体的姿态信息。如果想要训练OpenPose的源码，可以使用Python作为编程语言。

首先，需要准备好源码和相关的训练数据集。OpenPose的官方GitHub仓库提供了源码和预训练模型，同时也提供了用于训练的数据集。可以下载并配置好环境以便进行后续的训练工作。

接着，可以使用Python来进行模型训练的相关工作。可以利用Python的机器学习框架，例如TensorFlow、PyTorch等，来构建和训练OpenPose模型。在训练过程中，可以根据实际需求对模型结构和参数进行调整，并利用训练集进行模型的优化和训练。

另外，还需要注意数据的预处理工作。在进行训练前，需要对数据进行处理和清洗，确保数据的质量和可用性。这个过程可能涉及到数据的标注、格式转换、数据增强等操作，都可以利用Python来进行实现。

最后，在训练完成后，可以对模型进行评估和验证。通过Python编写相关的评估脚本，对训练好的模型进行测试，并对结果进行分析和优化。

总的来说，通过Python编程语言，可以较为方便地进行OpenPose源码的训练工作，并且可以灵活地对模型进行调整和优化，以满足不同应用场景的需求。