写一个opencv dnn handpose的c++代码

时间: 2023-09-18 20:05:52 浏览: 77
### 回答1: 我可以提供一个示例来帮助您实现OpenCV DNN handpose的C代码:#include <opencv2/dnn.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp>using namespace cv; using namespace cv::dnn;int main(int argc, char** argv) { // 读取模型文件 String modelTxt = "handpose.prototxt"; String modelBin = "handpose.caffemodel"; Net net = readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin); // 读取图像 Mat image = imread("hand.jpg"); // 设置图像大小 Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0f, Size(224, 224), Scalar(), false, false); // 输入网络 net.setInput(inputBlob); // 运行网络 Mat detection = net.forward(); // 解析结果 Mat points(21, 2, CV_32F, detection.ptr<float>(0)); // 在图像上绘制结果 for (int i = 0; i < points.rows; i++) { int x = cvRound(points.at<float>(i, 0)); int y = cvRound(points.at<float>(i, 1)); circle(image, Point(x, y), 3, Scalar(0, 0, 255), 2); } // 显示结果 imshow("Result", image); waitKey(); return 0; } ### 回答2: 下面是一个使用OpenCV DNN库实现手势识别的C++代码示例: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/dnn.hpp> using namespace cv; using namespace cv::dnn; int main() { // 加载预训练模型 String modelFile = "path/to/pose_deploy.prototxt"; String weightsFile = "path/to/pose_iter_102000.caffemodel"; Net net = readNetFromCaffe(modelFile, weightsFile); // 读取输入图像 Mat image = imread("path/to/input_image.jpg"); if (image.empty()) { printf("Failed to read image file.\n"); return -1; } // 输入图像预处理 Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0, Size(368, 368), Scalar(127.5, 127.5, 127.5), false, false); // 设置输入Blob net.setInput(inputBlob); // 进行前向推理 Mat result = net.forward(); // 解析输出Blob Mat handPose = result.reshape(1, Net::`getSize(depht)); // 在图像上绘制手部关键点 for (int i = 0; i < handPose.rows; i++) { Point2f point(handPose.at<float>(i, 0) * image.cols, handPose.at<float>(i, 1) * image.rows); circle(image, point, 5, Scalar(0, 255, 0), -1); } // 显示结果图像 imshow("Hand Pose", image); waitKey(0); return 0; } ``` 请注意,上述代码仅为示例,具体路径和参数需要根据实际情况进行修改。此代码假设目标图像已经存在,并使用在Caffe模型训练中使用的标准预处理步骤进行输入图像的处理。 希望以上代码对您有帮助! ### 回答3: 以下是一个简单的使用OpenCV DNN(深度神经网络)模块进行手势识别的C++代码示例。请注意,以下代码仅提供基本结构和示例,具体实现还需要根据具体情况进行调整和完善。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/dnn.hpp> using namespace cv; using namespace cv::dnn; int main() { // 加载预训练的模型文件 Net net = readNet("path/to/handpose_model.pb"); // 加载图像 Mat image = imread("path/to/image.png"); // 将图像转换为需要的大小和格式 Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0, Size(368, 368), Scalar(127.5, 127.5, 127.5), true, false); // 设置网络的输入 net.setInput(inputBlob); // 运行前向传播 Mat output = net.forward(); // 处理输出结果 // 假设输出结果为手的关键点坐标 // 可根据具体情况进行后续处理,如绘制关键点等 return 0; } ``` 在使用这段代码之前,请确保已安装并正确配置OpenCV和OpenCV DNN模块,并将正确的模型文件路径和图像路径替换为你自己的路径。 注意,此代码仅包含了模型的加载和前向传播部分,你还可以根据需求添加更多的后续处理,以实现更全面和准确的手势识别功能。

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