Python3.9的torch写分析人体的神经网络，并实现在图片中搜索匹配出的人体

要写一个分析人体的神经网络，可以使用PyTorch框架，其中包含了许多预先训练好的神经网络模型，例如 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 等，可以用于目标检测和分割。

首先，需要安装 PyTorch 并导入相关模块：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

接下来，需要定义数据集和数据加载器：

# 定义数据集
dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(root='./data', annFile='./data/annotations/person_keypoints_train2017.json', transform=transforms.ToTensor())

# 定义数据加载器
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)

然后，可以使用预训练模型进行目标检测和分割：

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 循环遍历数据集并进行目标检测和分割
for images, targets in data_loader:
    # 将图像传入模型中得到预测结果
    outputs = model(images)
    # 处理预测结果
    # ...

最后，可以使用 OpenCV 库在图片中搜索匹配出的人体：

import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread('example.jpg')

# 在图片中搜索匹配出的人体
for pred in predictions:
    bbox = pred['boxes']
    score = pred['scores']
    label = pred['labels']
    if label == 1 and score > 0.9:
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)

# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样，就可以使用 PyTorch 和 OpenCV 实现在图片中搜索匹配出的人体。当然，还需要对预测结果进行处理，例如提取人体关键点等，以便更精细的分析人体。