opencvdnn关键点

OpenCV DNN (Deep Neural Networks) 是 OpenCV 中用于深度学习功能模块的一部分，它允许开发者在计算机视觉应用中利用预先训练好的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）。关键点主要包括以下几个方面：

1. **模型加载和配置**：DNN模块提供API来加载预训练的模型文件（如.Caffe、TensorFlow或.onnx格式），并配置网络结构，如输入尺寸、层名称等。

2. **前向传播**：通过设置输入数据，可以执行模型的前向计算，得到对图像的预测结果，比如物体检测、分类、关键点定位等。

3. **目标检测**：关键点检测通常涉及使用基于深度学习的关键点检测算法，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）、YOLO（You Only Look Once）或更复杂的Face++和OpenPose，它们能识别出图片中的人体关节或面部特征点。

4. **性能优化**：对于实时应用，DNN提供了各种优化技术，如批处理处理、内存优化和硬件加速（如CUDA支持），以提高运行速度。

5. **深度学习框架支持**：OpenCV DNN支持多种深度学习框架，包括Caffe、TensorFlow、Darknet和ONNX，这使得跨框架的迁移和比较变得容易。

相关问题

写一个opencv dnn handpose的c++代码

### 回答1：

我可以提供一个示例来帮助您实现OpenCV DNN handpose的C代码：#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>using namespace cv;
using namespace cv::dnn;int main(int argc, char** argv)
{
// 读取模型文件
String modelTxt = "handpose.prototxt";
String modelBin = "handpose.caffemodel";
Net net = readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin); // 读取图像
Mat image = imread("hand.jpg"); // 设置图像大小
Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0f, Size(224, 224), Scalar(), false, false); // 输入网络
net.setInput(inputBlob); // 运行网络
Mat detection = net.forward(); // 解析结果
Mat points(21, 2, CV_32F, detection.ptr<float>(0)); // 在图像上绘制结果
for (int i = 0; i < points.rows; i++)
{
int x = cvRound(points.at<float>(i, 0));
int y = cvRound(points.at<float>(i, 1));
circle(image, Point(x, y), 3, Scalar(0, 0, 255), 2);
} // 显示结果
imshow("Result", image);
waitKey(); return 0;
}

### 回答2：
下面是一个使用OpenCV DNN库实现手势识别的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main()
{
    // 加载预训练模型
    String modelFile = "path/to/pose_deploy.prototxt";
    String weightsFile = "path/to/pose_iter_102000.caffemodel";
    Net net = readNetFromCaffe(modelFile, weightsFile);

    // 读取输入图像
    Mat image = imread("path/to/input_image.jpg");
    if (image.empty())
    {
        printf("Failed to read image file.\n");
        return -1;
    }

    // 输入图像预处理
    Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0, Size(368, 368), Scalar(127.5, 127.5, 127.5), false, false);

    // 设置输入Blob
    net.setInput(inputBlob);

    // 进行前向推理
    Mat result = net.forward();

    // 解析输出Blob
    Mat handPose = result.reshape(1, Net::`getSize(depht));

    // 在图像上绘制手部关键点
    for (int i = 0; i < handPose.rows; i++)
    {
        Point2f point(handPose.at<float>(i, 0) * image.cols, handPose.at<float>(i, 1) * image.rows);
        circle(image, point, 5, Scalar(0, 255, 0), -1);
    }

    // 显示结果图像
    imshow("Hand Pose", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

请注意，上述代码仅为示例，具体路径和参数需要根据实际情况进行修改。此代码假设目标图像已经存在，并使用在Caffe模型训练中使用的标准预处理步骤进行输入图像的处理。

希望以上代码对您有帮助！

### 回答3：
以下是一个简单的使用OpenCV DNN（深度神经网络）模块进行手势识别的C++代码示例。请注意，以下代码仅提供基本结构和示例，具体实现还需要根据具体情况进行调整和完善。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main()
{
    // 加载预训练的模型文件
    Net net = readNet("path/to/handpose_model.pb");

    // 加载图像
    Mat image = imread("path/to/image.png");

    // 将图像转换为需要的大小和格式
    Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0, Size(368, 368), Scalar(127.5, 127.5, 127.5), true, false);

    // 设置网络的输入
    net.setInput(inputBlob);

    // 运行前向传播
    Mat output = net.forward();

    // 处理输出结果
    // 假设输出结果为手的关键点坐标
    // 可根据具体情况进行后续处理，如绘制关键点等

    return 0;
}

在使用这段代码之前，请确保已安装并正确配置OpenCV和OpenCV DNN模块，并将正确的模型文件路径和图像路径替换为你自己的路径。

注意，此代码仅包含了模型的加载和前向传播部分，你还可以根据需求添加更多的后续处理，以实现更全面和准确的手势识别功能。

用c++ opencv dnn调用keypointrcnn_resnet50_fpn.onnx模型写一个姿态估计示例，同时给出将keypointrcnn_resnet50_fpn转为onnx模型的示例

姿态估计示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
using namespace std;

int main()
{
    // 加载模型
    Net net = readNetFromONNX("keypointrcnn_resnet50_fpn.onnx");

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        cout << "Error opening video stream" << endl;
        return -1;
    }

    while (true)
    {
        Mat frame;
        cap.read(frame);

        // 对图像进行预处理
        Mat inputBlob = blobFromImage(frame, 1.0 / 255, Size(1024, 1024), Scalar(0, 0, 0), true, false);
        net.setInput(inputBlob);

        // 进行推理
        vector<Mat> outs;
        net.forward(outs);

        // 获取关键点和边框坐标
        Mat detection = outs[0];
        Mat keypoints = outs[1];

        // 绘制关键点和边框
        for (int i = 0; i < detection.rows; i++)
        {
            float confidence = detection.at<float>(i, 2);
            if (confidence > 0.7)
            {
                int x1 = detection.at<float>(i, 3) * frame.cols;
                int y1 = detection.at<float>(i, 4) * frame.rows;
                int x2 = detection.at<float>(i, 5) * frame.cols;
                int y2 = detection.at<float>(i, 6) * frame.rows;
                rectangle(frame, Point(x1, y1), Point(x2, y2), Scalar(0, 255, 0), 2);

                for (int j = 0; j < keypoints.cols; j += 3)
                {
                    int x = keypoints.at<float>(i, j) * frame.cols;
                    int y = keypoints.at<float>(i, j + 1) * frame.rows;
                    float score = keypoints.at<float>(i, j + 2);
                    if (score > 0.3)
                        circle(frame, Point(x, y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1);
                }
            }
        }

        // 显示结果
        imshow("Pose Estimation", frame);

        // 按Esc键退出
        if (waitKey(1) == 27)
            break;
    }

    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

将keypointrcnn_resnet50_fpn转为onnx模型的示例：

import torch
import torchvision

# 加载模型
model = torchvision.models.detection.keypointrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 导出模型为ONNX格式
input_shape = (3, 800, 800)
x = torch.randn(*input_shape)
torch.onnx.export(model, x, "keypointrcnn_resnet50_fpn.onnx", input_names=["input"], output_names=["detection", "keypoints"], opset_version=11)