openpose文档如何使画出的骨骼全为同一个颜色，用python描述

OpenPose 是一个基于深度学习的实时多人2D姿态估计库，它可以检测图像或视频中人体、面部和手的关键点。在使用 OpenPose 进行姿态估计后，有时需要对输出的结果进行可视化，比如想要将画出的骨骼（关键点之间的连线）设置为同一个颜色。

在使用 OpenPose 的 Python API 时，可以通过修改可视化参数来实现这一点。以下是一个简单的示例代码，展示如何在使用 OpenPose 的 Python 接口时设置骨骼的颜色：

import cv2
from openpose import pyopenpose as op

params = {
    # 设置模型的参数，这里不详细展开
    # ...
}

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

# 假设 image 是已经加载的图像
image = cv2.imread("path_to_your_image.jpg")
datum = op.Datum()
datum.cvInputData = image

# 进行姿态估计
opWrapper.emplaceAndPop([datum])

# 如果存在关键点
if datum.poseKeypoints is not None:
    # 骨骼颜色设置为白色 (255, 255, 255)
    skeleton_color = (255, 255, 255)
    
    # 获取关键点和骨骼
    keypoints = datum.poseKeypoints
    pair_indices = datum.posePairs
    
    # 遍历所有骨骼，并将其绘制为白色
    for pair in pair_indices:
        partA = pair[0]
        partB = pair[1]
        if keypoints[0, partA, 2] > 0 and keypoints[0, partB, 2] > 0:
            cv2.line(image, (int(keypoints[0, partA, 0]), int(keypoints[0, partA, 1])),
                     (int(keypoints[0, partB, 0]), int(keypoints[0, partB, 1])),
                     skeleton_color, 2)

# 显示图像
cv2.imshow("OpenPose", image)
cv2.waitKey(0)

在这段代码中，首先初始化 OpenPose 并加载配置参数。然后加载图像并使用 OpenPose 进行姿态估计。在获取到姿态关键点后，通过遍历所有关键点对（即骨骼），使用 `cv2.line` 函数绘制线条，并指定线条颜色为白色。

注意，这里假设 `datum.poseKeypoints` 是存在的，且图像已经被正确加载到 `datum.cvInputData` 中。