人体姿态估计多线程实现实时性，python代码实现

人体姿态估计是一个计算密集型任务，因此使用多线程可以提高其实时性。以下是用Python实现多线程人体姿态估计的示例代码：

import threading
import cv2
import mediapipe as mp

# 定义线程类
class PoseEstimationThread(threading.Thread):
    
    def __init__(self, frame):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.frame = frame
        
    def run(self):
        with mp.pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose:
            # 调整图像大小以加快处理速度
            frame = cv2.resize(self.frame, (640, 480))
            # 转换图像颜色空间以匹配模型输入
            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            # 对图像进行姿态估计
            results = pose.process(frame)
            # 处理结果
            if results.pose_landmarks:
                # 从结果中提取关键点坐标
                landmarks = [[lmk.x, lmk.y, lmk.z] for lmk in results.pose_landmarks.landmark]
                # TODO: 进一步处理关键点坐标
                print(landmarks)

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    # 创建线程并启动
    thread = PoseEstimationThread(frame)
    thread.start()
    # 显示视频
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在该代码中，我们创建了一个名为`PoseEstimationThread`的线程类，用于执行姿态估计任务。在`run`方法中，我们使用Mediapipe库进行姿态估计，并将姿态估计结果存储在`results`变量中。

由于姿态估计是一个计算密集型任务，因此我们使用`threading.Thread`类来创建线程，并在每个线程中执行姿态估计任务。这样可以确保每个线程都可以独立地执行姿态估计任务，从而提高程序的实时性。

在主程序中，我们使用OpenCV库从摄像头读取视频，并在每个视频帧上启动一个新的线程来执行姿态估计任务。最后，我们使用`cv2.imshow`函数显示视频帧，并使用`cv2.waitKey`函数等待用户按下“q”键退出程序。