DeepLabCut-live实例代码

DeepLabCut-live是一个基于DeepLabCut的实时姿态估计工具。以下是一个示例代码，展示如何使用DeepLabCut-live来实时估计姿态。

import cv2
import numpy as np
import deeplabcut_live

# Load the config file and the trained model
config_file = 'path/to/config.yaml'
dlc_model = 'path/to/trained/model.h5'

# Define the video capture device
cap = cv2.VideoCapture(0)

# Set up the DeepLabCut-live object
dlc = deeplabcut_live.DLCModel(config_file, dlc_model)

while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Flip the frame horizontally for intuitive movement
    frame = cv2.flip(frame, 1)

    # Process the frame with DeepLabCut-live
    dlc.process_frame(frame)

    # Draw the predicted landmarks on the frame
    frame = dlc.draw_predictions(frame)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame', frame)

    # Exit if 'q' is pressed
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先导入了所需的库和DeepLabCut-live模块。然后，我们加载了配置文件和训练好的模型。接着，我们定义了视频捕获设备并初始化了DeepLabCut-live对象。然后，我们开始循环读取帧并对每一帧进行姿态估计和绘制。最后，我们展示了结果，并在按下'q'键时退出循环。

请注意，在使用此代码之前，需要安装DeepLabCut和DeepLabCut-live，并创建一个配置文件和训练模型。