人体姿态识别开源python
时间: 2023-08-25 16:17:34 浏览: 196
以下是几个流行的基于Python的人体姿态识别开源库:
1. OpenPose:由加州大学洛杉矶分校(UCLA)开发,支持多人姿态估计和实时视频处理。
2. PoseNet:由Google开发,是一个基于TensorFlow.js的轻量级姿态估计模型,适用于前端网页开发。
3. PyTorch3D:由Facebook开发,是一个基于PyTorch的3D计算机视觉库,包含了人体姿态估计的相关算法。
4. AlphaPose:由香港中文大学(CUHK)开发,支持多人姿态估计和单人行为分析。
这些库的使用方法和文档都比较详细,可以根据自己的需求选择合适的库进行开发。
相关问题
人体姿态识别 python
人体姿态识别是指通过计算机视觉技术,将图像或视频中的人体姿态进行分析和识别。在Python中,可以使用开源库OpenCV和人体姿态估计库OpenPose来实现人体姿态识别。
首先,你需要安装OpenCV和OpenPose库。可以使用pip命令进行安装:
```
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
```
然后,下载OpenPose库的源代码并编译安装。可以在OpenPose的GitHub页面上找到详细的安装指南。
完成安装后,你可以使用以下代码进行人体姿态识别:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('path/to/openpose/model.pb')
# 加载图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (368, 368), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False)
# 将预处理后的图像输入到网络中进行推理
net.setInput(blob)
output = net.forward()
# 解析输出结果
points = []
for i in range(18): # 对应18个关键点
heatMap = output[0, i, :, :]
_, conf, _, point = cv2.minMaxLoc(heatMap)
x = int(image.shape[1] * point[0] / output.shape[3])
y = int(image.shape[0] * point[1] / output.shape[2])
if conf > 0.1:
points.append((x, y))
else:
points.append(None)
# 绘制关键点
for point in points:
if point is not None:
cv2.circle(image, point, 5, (0, 255, 0), -1)
# 显示结果
cv2.imshow('Pose Estimation', image)
cv2.waitKey(0)
```
在代码中,首先加载OpenPose模型,然后读取需要进行姿态识别的图像。接下来对图像进行预处理,并将预处理后的数据输入到网络中进行推理,得到输出结果。最后解析输出结果,并在图像上绘制关键点。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更复杂的处理和优化。同时,你也可以根据自己的需求进行参数调整和功能拓展。
python人体动作识别_人体姿态识别--Openpose+Tensorflow
人体动作识别和人体姿态识别是计算机视觉中的一个重要研究方向。OpenPose 是一个基于深度学习的开源框架,可以实现人体姿态估计和动作识别等任务。TensorFlow 是一个流行的深度学习框架,提供了丰富的工具和库,可以用于构建和训练深度神经网络。
要实现人体姿态识别和动作识别,可以结合使用 OpenPose 和 TensorFlow。具体步骤如下:
1. 安装 OpenPose 和 TensorFlow。
2. 使用 OpenPose 对输入视频或图像进行人体姿态估计,得到人体关节点的坐标。
3. 使用 TensorFlow 构建深度神经网络模型,将人体关节点坐标作为输入,输出动作类别或人体姿态。
4. 使用训练好的模型对输入数据进行预测,得到动作类别或人体姿态。
需要注意的是,实现人体姿态识别和动作识别需要大量的训练数据和计算资源,并且需要对深度学习模型进行不断优化和调整,才能得到较好的结果。
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