轻量级OpenPose多线程实现人体姿态估计，python代码实现

以下是一个基于OpenPose的轻量级多线程实现人体姿态估计的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import time
import threading

# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("pose_mobilenet.pb")

# 定义关节点数量和关节连接情况
nPoints = 18
POSE_PAIRS = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [1, 5], [5, 6], [6, 7], [1, 8], [8, 9], [9, 10], [10, 11], [8, 12], [12, 13], [13, 14], [1, 0], [0, 15], [15, 17], [0, 16], [16, 18], [14, 19], [19, 20], [14, 21], [11, 22], [22, 23], [11, 24]]

# 定义线程类
class PoseEstimationThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name, inputQueue, outputQueue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.inputQueue = inputQueue
        self.outputQueue = outputQueue

    def run(self):
        while True:
            # 从输入队列中获取一帧视频
            frame = self.inputQueue.get()

            # 进行人体姿态估计
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0 / 255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)
            net.setInput(blob)
            output = net.forward()

            # 获取关节点位置
            points = []
            for i in range(nPoints):
                # 获取概率图中最大值的位置
                probMap = output[0, i, :, :]
                minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap)
                x = (frame.shape[1] * point[0]) / output.shape[3]
                y = (frame.shape[0] * point[1]) / output.shape[2]

                # 如果置信度大于阈值，则添加到关节点列表中
                if prob > 0.1:
                    points.append((int(x), int(y)))
                else:
                    points.append(None)

            # 绘制关节点连线
            for pair in POSE_PAIRS:
                partA = pair[0]
                partB = pair[1]

                if points[partA] and points[partB]:
                    cv2.line(frame, points[partA], points[partB], (0, 255, 255), 2)

            # 将结果添加到输出队列中
            self.outputQueue.put(frame)

# 定义输入和输出队列
inputQueue = []
outputQueue = []

# 启动四个线程进行人体姿态估计
for i in range(4):
    inputQueue.append(threading.Queue())
    outputQueue.append(threading.Queue())
    thread = PoseEstimationThread("Thread-" + str(i), inputQueue[i], outputQueue[i])
    thread.start()

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")

# 读取视频帧并将其添加到输入队列中
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    for i in range(4):
        inputQueue[i].put(frame)

    # 从输出队列中获取处理完的视频帧并显示
    for i in range(4):
        frame = outputQueue[i].get()
        cv2.imshow("Frame-" + str(i), frame)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先加载了OpenPose模型，并定义了关节点数量和关节连接情况。然后，我们定义了一个PoseEstimationThread类，该类继承了threading.Thread类，实现了多线程人体姿态估计。在该类的run()方法中，我们首先从输入队列中获取一帧视频，然后进行人体姿态估计，获取关节点位置，并绘制关节点连线。最后，我们将处理完的视频帧添加到输出队列中。

在主程序中，我们首先定义了输入和输出队列，并启动了四个线程进行人体姿态估计。然后，我们打开视频文件，并将每一帧视频添加到输入队列中。最后，我们从输出队列中获取处理完的视频帧，并显示出来。

值得注意的是，为了防止线程之间的竞争和冲突，我们将每一帧视频分别放到四个输入队列中，而不是直接将其放到一个共享的输入队列中。这样可以提高程序的效率和稳定性。