open pose摔倒检测实例

OpenPose 是一个开源的人体姿态估计库，可以用于人体动作分析、跟踪、姿态估计等多个领域。其中，OpenPose 的摔倒检测实例可以帮助我们快速检测出人体是否发生了摔倒事件。

下面是一个使用 OpenPose 进行摔倒检测的简单示例：

1. 安装 OpenPose 库，可以参考官方文档进行安装。

2. 准备摄像头或视频文件，并使用 OpenPose 进行人体姿态估计，得到人体关键点坐标。

3. 计算人体关键点的速度和加速度，通过设置一个阈值判断人体是否发生了摔倒事件。

具体实现代码如下：

import cv2
import time
import numpy as np
import openpose

# 初始化 OpenPose 库
params = dict()
params["model_folder"] = "<OpenPose 模型文件夹路径>"
params["number_people_max"] = 1
opWrapper = openpose.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

# 打开摄像头或视频文件
cap = cv2.VideoCapture("<视频文件路径>")

# 初始化人体关键点坐标和速度
prev_keypoints = None
prev_time = None
prev_velocity = None
prev_acceleration = None

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 进行人体姿态估计
    datum = openpose.Datum()
    datum.cvInputData = frame
    opWrapper.emplaceAndPop([datum])
    keypoints = datum.poseKeypoints

    # 计算速度和加速度
    if prev_keypoints is not None:
        velocity = np.linalg.norm(keypoints - prev_keypoints) / (time.time() - prev_time)
        if prev_velocity is not None:
            acceleration = velocity - prev_velocity
            if prev_acceleration is not None and acceleration < -1.0 and prev_acceleration > 1.0:
                # 检测到摔倒事件，输出提示信息
                print("Fall detected!")
        prev_acceleration = acceleration
        prev_velocity = velocity
    prev_keypoints = keypoints
    prev_time = time.time()

    # 绘制人体关键点
    for i in range(keypoints.shape[0]):
        for j in range(keypoints.shape[1]):
            cv2.circle(frame, tuple(keypoints[i][j][:2].astype(int)), 3, (0, 0, 255), thickness=-1)

    cv2.imshow("Frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们通过计算人体关键点的速度和加速度来判断人体是否发生了摔倒事件。如果检测到摔倒事件，则输出提示信息。通过调整阈值可以控制检测的灵敏度。

需要注意的是，上述示例仅作为演示用途，实际应用中还需要进行更加完善的处理和优化。