openpose如何实现关键点检测

OpenPose 是一个基于深度学习的人体姿态估计框架，它的关键点检测实现主要基于卷积神经网络（CNN）。

具体来说，OpenPose 首先对输入的图像进行预处理，包括图像缩放、人体检测、人体分割等步骤，然后将预处理后的图像送入 CNN 中进行特征提取和关键点的预测。OpenPose 使用的 CNN 网络结构主要包括两个部分：特征提取网络和关键点检测网络。

特征提取网络主要用于从输入的图像中提取特征，这里一般使用的是经典的卷积神经网络（如 VGG、ResNet 等）。在特征提取网络的输出中，每个像素点都对应着一个高维的特征向量。

接着，OpenPose 将特征提取网络的输出送入关键点检测网络。关键点检测网络主要由两部分组成：一个是用于预测人体关键点位置的回归网络，另一个是用于预测人体关键点之间的关系的分类网络。这两个网络都是基于卷积神经网络实现的。

最终，OpenPose 将回归网络和分类网络的输出结合起来，得到每个人体关键点的位置和关系，从而实现对人体姿态的估计。

需要注意的是，OpenPose 的关键点检测模型是基于多人姿态估计的，即它可以同时检测多个人的姿态。这主要通过在 CNN 中使用多尺度特征和多个输出层实现的。

相关问题

人体关键点检测裁剪手部

你可以使用人体关键点检测模型，如OpenPose或PoseNet，来定位手部关键点。这些模型可以检测人体的关节和身体部位，并给出相应的坐标。一旦你获得了手部关键点的坐标，你可以根据需要裁剪手部区域。

通常情况下，手部关键点检测模型会给出手掌、手指的关键点坐标。你可以通过计算这些关键点的位置和距离来确定手的位置和姿态。然后，你可以根据手的位置和姿态进行裁剪。

具体的实现步骤可能因使用的模型和库而略有不同，但基本的思路是相似的。你可以通过查阅相关文档和示例来获取更具体的实现细节。

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。