用c++ libtorch opencv调用keypointrcnn_resnet50_fpn模型写一个姿态估计示例

以下是一个使用C++、LibTorch和OpenCV调用KeypointRCNN ResNet50 FPN模型进行姿态估计的示例代码：

#include <torch/script.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  // 加载模型
  torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("keypointrcnn_resnet50_fpn.pt");
  module.eval();

  // 加载图像
  cv::Mat image = cv::imread("test_image.jpg");
  cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
  cv::Mat image_float;
  image.convertTo(image_float, CV_32F, 1.0/255);

  // 转换图像为Tensor
  torch::Tensor image_tensor = torch::from_blob(image_float.data, {1, image.rows, image.cols, 3}).permute({0, 3, 1, 2}).to(torch::kCUDA);

  // 运行模型
  std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
  inputs.push_back(image_tensor);
  at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor().squeeze();

  // 解析输出
  torch::Tensor boxes = output.select(1, 0);
  torch::Tensor classes = output.select(1, 1);
  torch::Tensor keypoints = output.select(1, 2);

  // 绘制关键点及姿态估计结果
  for (int i = 0; i < boxes.size(0); i++) {
    cv::Rect rect(cv::Point(boxes[i][0].item<float>(), boxes[i][1].item<float>()), cv::Point(boxes[i][2].item<float>(), boxes[i][3].item<float>()));
    cv::rectangle(image, rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    int cls = classes[i].item<int>();
    for (int j = 0; j < keypoints.size(2); j++) {
      int x = keypoints[i][j][0].item<float>();
      int y = keypoints[i][j][1].item<float>();
      int v = keypoints[i][j][2].item<float>();
      if (v > 0.5) {
        cv::circle(image, cv::Point(x, y), 3, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
      }
    }
  }

  // 显示结果
  cv::imshow("result", image);
  cv::waitKey(0);
}

注意，这个示例代码假设你已经安装好了LibTorch和OpenCV，并且已经下载了KeypointRCNN ResNet50 FPN模型并保存为`keypointrcnn_resnet50_fpn.pt`。如果你还没有安装或下载这些工具和资源，请按照官方文档进行安装和下载。同时，这个示例代码仅仅是一个演示，实际应用中需要根据具体的需求进行改进和优化。