python openpose 姿态识别 代码

Python OpenPose是一个开源的姿态估计库，它可以通过分析图像或视频中的人体关键点来识别人体的姿态。下面是一个简单的Python OpenPose姿态识别代码示例：

import cv2
import numpy as np
import openpose

# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("pose_model.pb")

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (368, 368), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False)

# 将预处理后的图像输入到网络中进行推理
net.setInput(blob)
output = net.forward()

# 解析输出结果
points = []
for i in range(18):
    # 获取关键点的概率图
    probMap = output[0, i, :, :]

    # 找到概率最大的位置
    minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap)

    # 将关键点添加到列表中
    points.append((int(point), int(point)))

# 绘制关键点和骨架连接线
for pair in openpose.POSE_PAIRS:
    partA = pair
    partB = pair

    if points[partA] and points[partB]:
        cv2.line(image, points[partA], points[partB], (0, 255, 0), 3)
        cv2.circle(image, points[partA], 8, (0, 0, 255), thickness=-1)
        cv2.circle(image, points[partB], 8, (0, 0, 255), thickness=-1)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV和OpenPose模型来实现姿态识别。首先，加载OpenPose模型并读取待处理的图像。然后，对图像进行预处理，并将其输入到网络中进行推理。最后，解析输出结果并绘制关键点和骨架连接线。最终，显示结果图像。