datum.cvInputData = frame opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum])) opframe = datum.cvOutputData如何改，使得不画出骨骼图

在OpenPose中，`datum.cvOutputData`通常包含处理后的图像以及关键点检测的结果，包括绘制在图像上用于展示骨骼连接线的部分。如果你想从OpenPose获取关键点坐标但不显示图像，可以跳过`emplaceAndPop`后的图像绘制部分。这里是如何修改这部分代码：

首先，在`datum`赋值之前，保持对原始`frame`的引用，不改变它：

datum = op.Datum()
datum.cvInputData = frame  # 照常赋值

然后，调用`emplaceAndPop`时，仅传入`datum`，并且返回值不需要赋给`opframe`：

# 只保留返回结果
results = opWrapper.emplaceAndPop([datum])

这样，`results`将直接包含关键点检测的数据，而不会包含绘制后的图像。你可以通过`results[0].bodyKeypoints`访问到骨骼坐标数组。

最后，你可以选择不保存或处理`datum.cvOutputData`，因为这将是原始输入帧，没有经过OpenPose的任何绘制操作。

相关问题

pyopenpose的程式碼

`pyopenpose`是一个Python库，它允许您利用OpenPose技术进行实时人体关键点检测、姿势估计以及面部关键点检测。OpenPose是一个基于Deep Learning的人体姿态和多人姿态估计工具，能够提供高精度的关键点定位。

### `pyopenpose` 的安装

首先，您需要从GitHub上下载并设置`pyopenpose`。可以通过以下步骤安装：

# 首先安装依赖包
pip install numpy opencv-python

# 然后克隆或下载pyopenpose的源码仓库
git clone https://github.com/nlper/pymediapipe

cd pymediapipe

# 安装必要的文件
python setup.py build_ext --inplace

### 使用示例

以下是使用`pyopenpose`的一个基本示例：

import cv2
from pyopenpose import pyopenpose as op

params = {
    "model_folder": "/path/to/openpose/models", # 设置模型路径
    "face": True,
    "hand": True,
}

opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    datum = op.Datum()
    datum.cvInputData = frame
    opWrapper.emplaceAndPop([datum])

    for part in range(datum.poseKeypoints.shape):
        x, y = int(datum.poseKeypoints[part][0]), int(datum.poseKeypoints[part])
        cv2.circle(frame, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1) # 绘制关键点

    cv2.imshow("PyOpenPose", datum.cvOutputData)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

### `pyopenpose`的特性

1. **灵活性**：可以自定义配置参数以调整模型的行为，例如改变模型权重、增加或减少检测目标等。

2. **集成度**：易于与其他Python库结合使用，比如用于图像处理的`OpenCV`或深度学习框架如`TensorFlow`或`PyTorch`。

3. **高性能**：通过GPU加速和优化，使得关键点检测的速度非常快。

4. **多任务支持**：不仅可以检测人体关键点，还支持面部关键点和手部关键点的检测。

### 相关问题:

1. 是否存在对`pyopenpose`的错误报告或已知的问题列表？
2. 在使用过程中遇到性能瓶颈如何优化？
3. 如何将`pyopenpose`的输出整合到现有的应用程序中？

openpose python 调用摄像头

OpenPose是一个开源的人体姿态估计库，Python是一种流行的编程语言，可以用于OpenPose的编程。在Python中调用摄像头可以使用OpenCV库，该库非常方便地处理图像和视频的读取、显示和保存。使用OpenPose和OpenCV库，可以实现通过摄像头实时检测人体姿态的功能。

在Python中调用摄像头，首先需要安装OpenPose和OpenCV库。安装后，在代码中引入库，设置参数，打开摄像头并读取摄像头拍摄的图像，对图像进行姿态估计，然后把结果在屏幕上显示出来。具体步骤如下：

1. 导入库

import cv2
import time
import numpy as np
import argparse
import os
from sys import platform

try:
# Import Openpose (Windows/Ubuntu/OSX)
dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
os.sys.path.append(dir_path + "/../python/openpose/Release");
from openpose import pyopenpose as op
except ImportError as e:
print(e)
sys.exit(-1)

2. 设置参数

params = dict()
params["model_folder"] = "../openpose/models/"

# Starting OpenPose
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

3. 打开摄像头并读取图像

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# Capture frame-by-frame
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("Error")
break

4. 对图像进行姿态估计

datum = op.Datum()
datum.cvInputData = frame
opWrapper.emplaceAndPop([datum])

5. 将结果在屏幕上显示出来

cv2.imshow("OpenPose", datum.cvOutputData)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

6. 释放资源并关闭窗口

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用OpenPose和OpenCV库在Python中调用摄像头，并实现实时检测人体姿态的简单步骤。需要注意的是，此处只是演示了基本的姿态估计，如果要进行更复杂的姿态估计，需要对代码进行更多的修改和优化。