openpose.txt

参考材料提供了使用OpenCV和OpenPose进行姿势检测的代码片段。代码中使用了cv2库和numpy库，并导入了argparse库用于解析命令行参数。其中的重点信息包括：使用cv2.putText函数在图像上添加文本，使用cv2.imshow函数显示图像，使用cv2.dnn.readNetFromTensorflow函数从TensorFlow模型加载网络，使用cv2.VideoCapture函数读取视频流，使用cv2.dnn.blobFromImage函数将图像转换为网络输入，使用cv2.dnn.Net.setInput函数设置网络输入，使用cv2.dnn.Net.forward函数进行前向推理，以及使用out[19]获取输出结果。此外，还提到了使用Inference Engine后端时需要指定插件位置的方法。

相关问题

openpose pytorch

可以使用以下代码来安装 OpenPose PyTorch：

pip install torch torchvision
git clone https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose.git
cd pytorch-openpose
pip install -r requirements.txt

然后，您可以使用以下命令来运行 OpenPose PyTorch：

python demo.py --model=body --input=./input.jpg --display

其中，`--model` 参数指定要使用的模型类型，`--input` 参数指定输入图像的路径，`--display` 参数指定是否显示输出图像。

openpose-pytorch

openpose-pytorch是一个基于PyTorch框架实现的人体姿态计库。它可以通过分析图像或视频中的人体关键来估计人体的姿态。要安装openpose-pytorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建并激活一个新的conda环境：

conda create -n pytorch-openpose python=3.7
conda activate pytorch-openpose

2. 使用pip安装pytorch。您可以从PyTorch官方网站下载适合您系统的whl文件，然后使用pip进行安装。例如，如果您的系统是Linux，您可以使用以下命令安装：

pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.9.0%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

请注意，上述命令是安装CPU版本的PyTorch。如果您的系统支持GPU，并且您想要安装GPU版本的PyTorch，请根据您的系统和CUDA版本选择正确的whl文件进行安装。

3. 克隆openpose-pytorch的GitHub仓库并进入该目录：

git clone https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose.git
cd pytorch-openpose

4. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

5. 运行openpose-pytorch的示例代码：

python demo.py

以上步骤将帮助您安装和运行openpose-pytorch库。您可以在GitHub仓库的快速入门指南中找到更多关于如何使用openpose-pytorch的信息[^1]。