pycharm使用posenet算法进行多人人体姿态估计代码

首先，需要安装 TensorFlow 和 OpenCV 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow opencv-python

然后，下载 Posenet 模型文件。可以在以下链接中找到模型文件：

https://storage.googleapis.com/tfjs-models/savedmodel/posenet/mobilenet/float/050/model-stride8.pb

将下载的模型文件保存到项目文件夹中。

接下来，编写 Python 代码。以下是一个简单的示例：

import cv2
import tensorflow as tf

# 加载模型文件
model_path = 'model-stride8.pb'
model = tf.compat.v1.keras.models.load_model(model_path)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头数据
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将图像转换为模型所需的格式
    input_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    input_image = cv2.resize(input_image, (257, 257))
    input_image = input_image.astype('float32')
    input_image /= 255.0
    input_image = input_image[np.newaxis, ...]
    
    # 运行模型
    outputs = model.predict(input_image)
    
    # 显示结果
    # TODO: 在图像上绘制姿态估计结果

    # 按 'q' 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先加载了 Posenet 模型文件。然后，使用 OpenCV 打开摄像头，并在循环中读取摄像头数据。将图像转换为模型所需的格式，并使用模型进行推理。最后，在图像上绘制姿态估计结果并显示图像。按 'q' 键可以退出程序。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，需要根据具体应用进行修改和完善。