pathon人体姿态检测显示界面

在Python人体姿态检测的显示界面中，主要包含两部分内容：视频输入与姿态检测结果展示。

视频输入部分，可以通过opencv库的VideoCapture函数读取已经存储好的mp4、flv、avi等视频文件，也可以通过相机采集实时视频，Web摄像头或者USB相机实时获取视频数据流。视频播放时，可以通过opencv库的imshow函数实现视频播放的效果，还可以通过按下键盘上的“Q”来停止视频播放。

姿态检测结果展示，涉及到人体姿态检测算法的具体实现。在Python中，常用的人体姿态检测算法包括OpenPose和PoseNet。

OpenPose是由卡内基梅隆大学开发的一种开源框架，可以实现实时多人体姿态估计和跟踪。其主要思路是通过深度卷积神经网络先对每个像素点上的特征进行编码，然后用递归神经网络合并不同层次的特征信息，最终预测人体姿态信息。在实现时，可以使用Python的TensorFlow等深度学习框架，或者使用预训练好的模型进行姿态检测。

另一种常用的人体姿态检测算法是PoseNet，它是由Google开发的一种先进的全卷积神经网络模型，可以进行快速、准确的单人体姿态检测。与OpenPose相比，PoseNet的主要优点是速度更快，可以在移动设备上实时运行。

在界面显示方面，可以使用Python的GUI库Tkinter等工具进行界面的设计，将检测结果以图像和数字数据的形式展示出来，方便用户观看和分析。此外，还可以添加一些交互功能，如设置不同的检测阈值、保存检测结果等功能，提高软件的实用性。