openpose 只输出上半身

如果你只想要 OpenPose 输出上半身的姿势信息，你可以在运行 OpenPose 时使用 `--part_candidates` 参数来限制关节点的输出。

具体来说，你可以在运行 OpenPose 的命令行或 API 中添加 `--part_candidates "0-8"` 参数。这个参数会指定要输出的关节点的索引范围。在 OpenPose 中，关节点的索引从 0 开始，按照如下顺序排列：

0: 鼻子
1: 颈部
2: 右肩
3: 右肘
4: 右手腕
5: 左肩
6: 左肘
7: 左手腕
8: 右髋部
9: 右膝盖
10: 右脚踝
11: 左髋部
12: 左膝盖
13: 左脚踝
14: 右眼
15: 左眼
16: 右耳
17: 左耳

通过设置 `--part_candidates "0-8"`，OpenPose 将只输出上半身关节点的信息，即鼻子、颈部、肩部、肘部、手腕和髋部的关节点信息。

请注意，OpenPose 的准确性和稳定性可能会受到多种因素的影响，如姿势复杂性、光照条件等。因此，即使设置了上半身的关节点输出，有时候可能仍然会出现一些误差或不完整的情况。

相关问题

openpose 输出上半身

您可以使用 OpenPose 的预训练模型来输出人体的上半身姿势。OpenPose 是一个基于深度学习的姿势估计库，能够检测人体的关键点和姿势。

要输出人体的上半身姿势，您可以通过调整检测到的关键点的位置来实现。OpenPose 的关键点包括头部、颈部、肩膀、手臂、胸部等。您可以根据需求选择是否保留下半身的关键点。

具体实现方法可能因您使用的编程语言和库而有所不同。一般来说，您可以使用 OpenPose 提供的接口或示例代码来加载预训练模型，并通过相应的函数调用来获取上半身的关键点坐标。

请注意，OpenPose 的输出结果是一个包含关键点坐标的数组或矩阵。您可以根据需求对这些关键点进行进一步处理和分析，例如计算关节角度、进行姿势识别等。

希望这能帮到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。

opencv 上半身检测

OpenCV提供了一些用于对象检测的功能。如果你想要上半身检测，可以使用Haar级联分类器来进行上半身检测。

下面是一个简单的Python代码示例，用于使用OpenCV的Haar级联分类器检测摄像头中的上半身。

import cv2

# 加载Haar级联分类器
upper_body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_upperbody.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头的帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用Haar级联分类器检测上半身
    upper_bodies = upper_body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 在检测到的每个上半身周围绘制矩形框
    for (x,y,w,h) in upper_bodies:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Upper Body Detection',frame)

    # 按q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先加载了Haar级联分类器，并使用`cv2.VideoCapture()`打开了摄像头。然后我们在一个while循环中读取每一帧，将其转换为灰度图像，并使用Haar级联分类器检测上半身。最后，我们在每个检测到的上半身周围绘制一个矩形框，并使用`cv2.imshow()`显示结果。按下`q`键退出循环，释放摄像头并关闭所有窗口。

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能需要根据你的具体需求进行调整。