人体姿态识别开源python
时间: 2023-08-25 15:17:34 浏览: 77
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。
openpose人体姿态识别讲解
OpenPose是一种用于人体姿态识别的开源库,它使用深度学习技术来检测和估计人体的关节点位置。通过OpenPose,我们可以从图像或视频中准确地提取出人体的关键点,包括头部、手臂、腿部等部位的关节点位置。
为了使用OpenPose进行人体姿态识别,首先需要创建并激活一个适用于OpenPose的Python环境。可以使用以下命令来创建环境并安装所需的包:
```
conda create --name OpenPose python=3.8
```
其中,`OpenPose`是环境的名称,`python=3.8`是指定Python版本为3.8。
接下来,可以运行OpenPose的程序来进行姿态识别。一个常见的示例是使用摄像头进行实时姿态识别。可以使用以下命令来运行程序:
```
python demo_camera.py --image ./sample_images/ski.jpg
```
其中,`--image`后面接的是输入图片的路径,这里使用的是`./sample_images/ski.jpg`作为示例图片路径。
通过以上步骤,你可以使用OpenPose进行人体姿态识别,并得到准确的关节点位置信息。这些信息可以用于许多应用,如动作捕捉、人体姿势评估等。