# 创建一个Pose对象用于检测人体姿势python
时间: 2023-06-18 17:02:05 浏览: 55
要检测人体姿势,可以使用OpenPose库。首先需要安装OpenPose库,可以按照官方文档进行安装。
安装完成后,可以使用以下代码创建一个Pose对象进行检测:
```python
import cv2
from openpose import pyopenpose as op
# 读取图片
img = cv2.imread("test.jpg")
# 设置参数
params = dict()
params["model_folder"] = "/path/to/openpose/models/"
params["net_resolution"] = "-1x256"
params["model_pose"] = "BODY_25"
# 创建OpenPose对象
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()
# 执行检测
datum = op.Datum()
datum.cvInputData = img
opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum]))
# 获取检测结果
poses = datum.poseKeypoints
```
其中,`params`字典中的参数可以根据需要进行调整。`opWrapper`对象用于配置和启动OpenPose库,`datum`对象用于存储输入和输出数据,`poses`变量即为检测结果,包含每个人体关键点的坐标。
相关问题
创建一个Pose对象用于检测人体姿势 python
要创建一个Pose对象用于检测人体姿势,可以使用第三方库如OpenCV和PoseNet。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_pose = mp.solutions.pose
# 初始化Pose模型
pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=True, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)
# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')
# 将图像转换为RGB格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 检测姿势并绘制关节点
results = pose.process(image)
if results.pose_landmarks is not None:
mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)
# 将图像转换为BGR格式并显示
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('Pose Detection', image)
cv2.waitKey(0)
# 释放资源
pose.close()
cv2.destroyAllWindows()
```
这将使用OpenCV读取名为“example.jpg”的图像,使用PoseNet检测人体姿势,并在图像上绘制关节点。您可以自己尝试使用不同的图像和参数来获得最佳结果。
帮我完成一个Open Pose 的Python源代码
当然可以帮你完成Open Pose的Python源代码!OpenPose是一个开源的人体姿态估计库,它可以检测和估计人体的关键点位置。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('pose/pose_iter_440000.caffemodel', 'pose/pose_deploy_linevec.prototxt')
# 读取图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
# 对图像进行预处理
width, height = image.shape[1], image.shape[0]
input_blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (368, 368), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False)
# 设置网络的输入
net.setInput(input_blob)
# 运行网络
output = net.forward()
# 解析输出
points = []
for i in range(18):
# 获取关键点的概率图
prob_map = output[0, i, :, :]
# 找到最大概率的位置
_, prob, _, point = cv2.minMaxLoc(prob_map)
# 添加到关键点列表中
points.append((int(point[0] * width / output.shape[3]), int(point[1] * height / output.shape[2])))
# 可视化结果
for point in points:
cv2.circle(image, point, 5, (0, 255, 0), -1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()
```
请确保你已经下载了OpenPose的模型文件和配置文件,并将其替换为代码中的路径。此外,你还需要安装OpenCV和Matplotlib库。
希望这个代码能帮到你!如果有任何问题,请随时提问。
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