数字图像处理人体摔倒姿态识别代码

人体摔倒姿态识别是数字图像处理中的一个重要任务，通常用于老年人护理、体育运动等应用领域。以下是一个简单的基于深度学习的人体摔倒姿态识别示例代码，仅供参考：

import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing import image
from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('fall_detection_model.h5')

# 读取测试图像
img_path = 'test_image.jpg'
test_image = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)

# 预测
result = model.predict(test_image)
if result[0][0] == 1:
    prediction = 'fall'
else:
    prediction = 'not fall'

# 显示结果
img = cv2.imread(img_path)
cv2.putText(img, prediction, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码假设你已经训练好了一个基于深度学习的人体摔倒姿态识别模型，并保存为`fall_detection_model.h5`文件。代码读取测试图像`test_image.jpg`，使用模型进行预测，并将结果显示在图像上。如果预测结果为1，则表示人体摔倒，否则表示未摔倒。