人体姿态识别 python

人体姿态识别是指通过计算机视觉技术，将图像或视频中的人体姿态进行分析和识别。在Python中，可以使用开源库OpenCV和人体姿态估计库OpenPose来实现人体姿态识别。

首先，你需要安装OpenCV和OpenPose库。可以使用pip命令进行安装：

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

然后，下载OpenPose库的源代码并编译安装。可以在OpenPose的GitHub页面上找到详细的安装指南。

完成安装后，你可以使用以下代码进行人体姿态识别：

import cv2
import numpy as np

# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('path/to/openpose/model.pb')

# 加载图像
image = cv2.imread('path/to/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):  # 对应18个关键点
    heatMap = output[0, i, :, :]
    _, conf, _, point = cv2.minMaxLoc(heatMap)
    x = int(image.shape[1] * point[0] / output.shape[3])
    y = int(image.shape[0] * point[1] / output.shape[2])
    if conf > 0.1:
        points.append((x, y))
    else:
        points.append(None)

# 绘制关键点
for point in points:
    if point is not None:
        cv2.circle(image, point, 5, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('Pose Estimation', image)
cv2.waitKey(0)

在代码中，首先加载OpenPose模型，然后读取需要进行姿态识别的图像。接下来对图像进行预处理，并将预处理后的数据输入到网络中进行推理，得到输出结果。最后解析输出结果，并在图像上绘制关键点。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的处理和优化。同时，你也可以根据自己的需求进行参数调整和功能拓展。