人体姿态估计代码openpose模型

以下是使用OpenPose模型进行人体姿态估计的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import argparse

# 从命令行参数中获取输入图像路径和输出图像路径
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--input", required=True, help="path to input image")
ap.add_argument("-o", "--output", required=True, help="path to output image")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("models/pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel", 
                                    "models/pose/coco/pose_deploy_linevec.prototxt")

# 加载输入图像
image = cv2.imread(args["input"])
imageWidth = image.shape[1]
imageHeight = image.shape[0]

# 对输入图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0 / 255, (368, 368),
                             (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)

# 运行模型进行推理
net.setInput(blob)
output = net.forward()

# 解析输出并绘制姿态估计结果
points = []
for i in range(0, 18):
    # 获取关键点的置信度图
    probMap = output[0, i, :, :]
    probMap = cv2.resize(probMap, (imageWidth, imageHeight))

    # 找到最大置信度的位置
    minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap)

    # 如果置信度超过阈值，则将关键点保存到列表中
    if prob > 0.1:
        points.append((int(point[0]), int(point[1])))
    else:
        points.append(None)

# 绘制关键点和骨架
for pair in POSE_PAIRS:
    partA = pair[0]
    partB = pair[1]

    if points[partA] and points[partB]:
        cv2.line(image, points[partA], points[partB], (0, 255, 0), 3)
        cv2.circle(image, points[partA], 8, (0, 0, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED)

# 保存输出图像
cv2.imwrite(args["output"], image)

在这个示例中，我们首先使用 `cv2.dnn.readNetFromTensorflow` 加载了OpenPose模型。然后，我们读取输入图像并将其传递给模型进行推理。接下来，我们解析输出并找到关键点的位置。最后，我们使用这些关键点来绘制骨架并将结果保存为输出图像。