人体行为识别（骨架提取），搭建openpose环境，VS2019(python3.7)+openpose

好的，您想了解人体行为识别（骨架提取）的相关内容，以及如何搭建openpose环境，使用VS2019(python3.7)+openpose进行开发。以下是一些相关的信息和步骤：

1. 什么是人体行为识别（骨架提取）？

人体行为识别（骨架提取）是指通过计算机视觉技术，从人体图像或视频中提取出人体的骨架信息，进而分析人体的运动状态和行为特征。这项技术在很多领域都有应用，比如人体运动分析、医学诊断、安防监控等。

2. openpose是什么？

openpose是一个基于深度学习的开源人体姿态估计库，可以实现人体骨架提取、关键点检测、姿态估计等功能。它使用了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习模型，能够快速准确地识别人体姿态。

3. 如何搭建openpose环境？

为了使用openpose，您需要先搭建好相应的开发环境。以下是使用VS2019(python3.7)+openpose的搭建步骤：

（1）安装Anaconda，建议选择Python3.7版本，下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution

（2）安装Visual Studio 2019，下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/downloads/

（3）安装CMake，下载地址：https://cmake.org/download/

（4）下载openpose源代码，下载地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

（5）使用CMake生成项目文件，选择工程生成目录和安装目录，点击Configure，然后Generate

（6）打开Visual Studio 2019，选择Openpose.sln，编译生成

（7）在Anaconda中创建虚拟环境并安装相关依赖库，比如numpy、opencv等

（8）将生成的dll文件复制到Anaconda虚拟环境下的Lib/site-packages目录中，将生成的pyd文件复制到Anaconda虚拟环境下的Lib/site-packages/openpose目录中

4. 如何使用openpose进行人体骨架提取？

使用openpose进行人体骨架提取的方法比较简单，只需要调用相应的API即可。以下是一个简单的例子：

import cv2
from openpose import pyopenpose as op

params = dict()
params["model_folder"] = "path/to/openpose/models"
params["net_resolution"] = "320x240"

# 初始化OpenPose
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

# 加载图像
img = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# 进行骨架提取
datum = op.Datum()
datum.cvInputData = img
opWrapper.emplaceAndPop([datum])

# 获取提取结果
keypoints = datum.poseKeypoints

以上就是使用openpose进行人体骨架提取的基本步骤。您可以根据实际需求对代码进行调整和优化。