openpose中关键点连接
时间: 2023-11-11 13:02:42 浏览: 50
OpenPose中的关键点连接是指将检测到的人体关键点按照一定的规则进行连接,形成人体姿态的表示。具体来说,OpenPose使用了25个关键点,包括:鼻子、颈部、双肩、肘部、手腕、髋部、膝盖和脚踝等。这些关键点按照特定的连接方式形成了人体的姿态表示,其中包括:
1. 头部与颈部之间的连接
2. 双肩到颈部之间的连接
3. 左肩到左肘之间的连接
4. 左肘到左手腕之间的连接
5. 右肩到右肘之间的连接
6. 右肘到右手腕之间的连接
7. 左髋部到左膝盖之间的连接
8. 左膝盖到左脚踝之间的连接
9. 右髋部到右膝盖之间的连接
10. 右膝盖到右脚踝之间的连接
这些连接形成了一个人体姿态的表示,可以用于姿势估计、动作识别等任务。
相关问题
openpose关键点连接的流程
OpenPose是一个基于深度学习的开源库,用于检测人体的关键点。它的主要流程如下:
1. 输入图像:将待检测的图像输入OpenPose。
2. 预处理:对输入的图像进行预处理,包括将图像转换为灰度图像、进行归一化操作、裁剪图像等。
3. 卷积计算:使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,以提取人体的特征,如边缘、角点等。
4. Part Affinity Fields生成:通过对CNN的输出进行后处理,生成Part Affinity Fields(PAFs),PAFs表示连接各个人体部位的向量场。
5. Heatmap生成:同样通过后处理,生成每个关键点的heatmap,heatmap表示在图像中每个点属于哪个关键点的概率。
6. 关键点检测:通过匹配heatmap和PAFs,检测图像中的关键点位置。
7. 关键点连接:根据关键点的位置和PAFs,进行关键点的连接,形成人体的姿态估计。
8. 输出结果:输出人体的姿态估计结果,可以是关键点坐标、姿态角度、人体部位的分割等。
opencv 人体关键点检测
OpenCV 人体关键点检测,也称为人体姿态估计,是一种计算机视觉技术,旨在从图像或视频中自动检测人体的关节和骨骼位置。这项技术的应用非常广泛,例如人体动作识别、手势识别、虚拟试衣等领域。
OpenCV 提供了一个名为 OpenPose 的库,它可以使用深度学习模型来进行人体姿态估计。OpenPose 将人体姿态估计分为两个阶段:首先使用卷积神经网络来提取图像中每个像素点的特征,然后使用基于图论的算法来将这些特征连接成人体关键点。
OpenCV 人体关键点检测技术可以在不同环境下对人体关键点进行识别,例如单目相机、双目相机、RGB-D相机等,具有很强的实时性和稳定性。如果您想深入了解该技术,可以参考 OpenPose 的相关论文和代码。