基于姿态估计的方法的人体动作识别代码

时间: 2023-09-15 09:05:29 浏览: 68
### 回答1: 以下是基于姿态估计的人体动作识别代码的示例: 首先需要安装相关的Python库,例如OpenCV和OpenPose。 ``` pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install pyyaml pip install opencv-python-headless pip install opencv-contrib-python-headless pip install matplotlib pip install tensorflow==2.4.0 pip install keras==2.4.3 pip install pandas pip install scikit-learn ``` 然后,我们可以使用OpenPose提取人体姿态,并将其作为输入来识别人体动作。以下是示例代码: ``` import cv2 import os import numpy as np import pandas as pd from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout from sklearn.model_selection import train_test_split # Load OpenPose model protoFile = "path/to/pose/deploy/prototxt" weightsFile = "path/to/pose/caffemodel" net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(protoFile, weightsFile) # Define function to extract pose keypoints def getKeypoints(frame, net): blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0 / 255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False) net.setInput(blob) output = net.forward() H = output.shape[2] W = output.shape[3] points = [] for i in range(18): probMap = output[0, i, :, :] minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap) x = (frame.shape[1] * point[0]) / W y = (frame.shape[0] * point[1]) / H if prob > 0.1: points.append((int(x), int(y))) else: points.append(None) return points # Define function to read data def readData(path): data = pd.read_csv(path) X = [] y = [] for i in range(len(data)): filename = data['filename'][i] label = data['label'][i] cap = cv2.VideoCapture(filename) frames = [] while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break frame = cv2.resize(frame, (640, 480)) points = getKeypoints(frame, net) frames.append(points) X.append(frames) y.append(label) return X, y # Define function to prepare data for LSTM def prepareData(X, y): X = np.array(X) y = np.array(y) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) return X_train, X_test, y_train, y_test # Define LSTM model model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(None, 36))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(units=3, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Load data and prepare for training X, y = readData("path/to/data.csv") X_train, X_test, y_train, y_test = prepareData(X, y) y_train = pd.get_dummies(y_train).values y_test = pd.get_dummies(y_test).values # Train LSTM model model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=50, batch_size=32) # Save trained model model.save("path/to/model.h5") ``` 在上述示例代码中,我们首先使用OpenPose提取每个视频帧的姿态关键点。然后,我们读取数据并将其准备为LSTM模型可以处理的格式。接下来,我们定义了一个LSTM模型并对其进行训练。最后,我们保存了训练好的模型以供以后使用。 请注意,此示例代码仅用于说明目的。实际应用中,您需要根据您的数据和任务进行修改和调整。 ### 回答2: 基于姿态估计的人体动作识别代码通常包括以下几个步骤: 1. 数据预处理:从摄像头或视频中获取人体动作数据,并进行预处理。预处理包括图像的裁剪、尺寸调整等操作,确保输入数据的统一格式和大小。 2. 关节点提取:使用姿态估计算法(如OpenPose)对预处理后的图像进行关节点提取。关节点是人体动作的关键标志,通常包括头部、颈部、肩部、手肘、膝盖等关节位置。 3. 特征工程:根据提取的关节点信息,进行特征工程的处理。可以使用多种方法,如计算关节之间的角度、距离、速度等,以及关节点之间的连线长度等。 4. 特征选择:根据实际需求,选择最相关的特征作为输入,去除冗余或不相关的特征。 5. 数据分类与训练:使用机器学习算法或深度学习模型,对所选特征进行训练和分类。常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等,而常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 6. 动作识别:根据训练得到的模型,对新的动作数据进行识别。可以通过预测概率或类别标签的方式,判断输入数据所属的动作类别。 基于姿态估计的人体动作识别代码需要掌握计算机视觉、机器学习和深度学习等相关知识,并使用相应的开源库和工具对数据进行处理和模型训练。同时,还需要有一定的数据集和标注的工作,以获取具有代表性的训练和测试数据。 ### 回答3: 基于姿态估计的人体动作识别代码主要包括以下几个步骤: 1. 数据准备:首先,需要收集包含不同人体动作的数据集,每个数据都包含人体姿态信息和动作标签。数据集可以通过运动捕捉系统、深度相机或传感器等设备获取。然后,将这些数据划分为训练集和测试集,用于模型训练和评估。 2. 姿态估计:使用姿态估计算法(例如OpenPose)对每个帧的图像或视频进行处理,提取人体的关节点信息。关节点信息可以包括人体的头、肩膀、手臂、腿部等部位的位置和方向。 3. 特征提取:从姿态估计得到的关节点信息中提取特征。常用的特征提取方法包括相对关节点位置、关节点间的距离、角度、速度等。可以根据具体任务的要求选择合适的特征。 4. 动作分类:使用分类算法对提取的特征进行训练和分类,将不同的动作分为不同的类别。常见的分类算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。训练时,将特征向量与相应的动作标签进行匹配,建立分类模型。测试时,使用模型对新的动作数据进行预测。 5. 评估与优化:使用测试集对训练的模型进行评估,计算分类的准确率、精确度、召回率等指标。根据评估结果可以调整模型参数、特征提取方法、分类算法等,进一步优化动作识别的性能。 总结:基于姿态估计的人体动作识别代码主要包括数据准备、姿态估计、特征提取、动作分类等步骤。通过对训练集的学习,可以让计算机理解并判断人体的不同动作,在实际应用中可以用于体育训练、健康监测、安防系统等领域。

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