人体姿态识别开源python

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：

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。