openpose算法介绍
时间: 2023-07-22 22:54:50 浏览: 68
OpenPose是一个基于深度学习的姿态估计算法,可以通过单张RGB图像实现多人的人体姿态估计。它是由卡耐基梅隆大学的研究团队于2017年提出的,是一种端到端的网络结构,其主要思想是将人体的姿态估计任务转化为关键点检测任务。
OpenPose模型使用了卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)来实现多人姿态估计,其中CNN用于检测人体的关键点,RNN用于将检测到的关键点序列转化为姿态估计结果。OpenPose使用了一种基于Part Affinity Fields(PAFs)的方法来检测关键点之间的连通性,这样可以更准确地估计人体姿态。
总的来说,OpenPose是一种高效、准确的人体姿态估计算法,可以广泛应用于人体动作分析、人机交互、虚拟现实等领域。
相关问题
openpose算法流程图
以下是OpenPose算法的基本流程图:
![OpenPose算法流程图](https://www.learnopencv.com/wp-content/uploads/2018/08/OpenPose-1.png)
OpenPose算法的基本流程如下:
1. 输入图像:OpenPose算法的输入是一个人体图像或视频。
2. 预处理:输入图像首先需要进行预处理,包括图像缩放、色彩空间转换、边缘检测等操作。
3. 人体检测:通过使用深度学习模型,OpenPose算法能够检测图像中的所有人体。
4. 关键点检测:对于每个检测到的人体,OpenPose算法会检测其关键点,包括身体部位、手部姿势、面部表情等。
5. 姿势估计:OpenPose算法会通过对关键点进行处理,估计出每个人体的姿势。
6. 后处理:最后,OpenPose算法会对估计的姿势进行后处理,包括姿势调整、姿势平滑等操作。
通过以上流程,OpenPose算法能够实现对人体姿态的高效、准确的估计。
openpose算法
OpenPose算法是一种流行的人体姿态评估算法,它通过检测图像中的关节(关键点)来实现。OpenPose的架构包括两个分支,Branch1和Branch2。Branch1使用CNN网络提取部位置信度图,而Branch2使用CNN网络提取部位关联度图(Part Affinity Fields)。通过将这两个信息结合,OpenPose利用图论中的偶匹配(Bipartite Matching)算法来连接同一个人的关节点,并生成完整的人体骨架。最后,基于关联度图(Part Affinity Fields),OpenPose使用匈牙利算法(Hungarian Algorithm)将多人姿态估计问题转换为图问题,进一步优化结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [人体姿态估计算法之open pose](https://blog.csdn.net/qq_43258953/article/details/104441286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [openpose tensorflow版本 原理+项目代码详解](https://blog.csdn.net/surserrr/article/details/90371238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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