人体动作识别开源python

人体动作识别是一个很有趣的领域，有很多开源的Python库可以帮助你进行人体动作识别。以下是一些常用的开源库：

1. OpenPose：OpenPose 是一个非常流行的人体姿势估计库，它可以实现多人姿势估计、人体关键点检测等功能。你可以使用它来进行人体动作识别。它的官方 GitHub 地址是：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

2. PoseNet：PoseNet 是一个基于 TensorFlow.js 的实时人体姿势估计模型，它可以在浏览器中进行姿势估计。你可以使用 PoseNet 进行实时的人体动作识别。它的官方 GitHub 地址是：https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/posenet

3. AlphaPose：AlphaPose 是一个开源的多人人体姿势估计系统，它基于 PyTorch 框架。它支持单人和多人姿势估计，并提供了预训练模型供使用。你可以在 AlphaPose 的 GitHub 页面上找到更多信息：https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose

相关问题

python骨骼人体动作识别

我可以回答这个问题。Python可以使用OpenCV和深度学习框架来实现骨骼人体动作识别。其中，OpenPose是一个常用的开源库，可以实现人体姿态估计和骨骼动作识别。另外，还有一些商业化的解决方案，如Microsoft Kinect和Intel RealSense等。

python人体动作识别_人体姿态识别--Openpose+Tensorflow

人体动作识别和人体姿态识别是计算机视觉中的一个重要研究方向。OpenPose 是一个基于深度学习的开源框架，可以实现人体姿态估计和动作识别等任务。TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，可以用于构建和训练深度神经网络。

要实现人体姿态识别和动作识别，可以结合使用 OpenPose 和 TensorFlow。具体步骤如下：

1. 安装 OpenPose 和 TensorFlow。

2. 使用 OpenPose 对输入视频或图像进行人体姿态估计，得到人体关节点的坐标。

3. 使用 TensorFlow 构建深度神经网络模型，将人体关节点坐标作为输入，输出动作类别或人体姿态。

4. 使用训练好的模型对输入数据进行预测，得到动作类别或人体姿态。

需要注意的是，实现人体姿态识别和动作识别需要大量的训练数据和计算资源，并且需要对深度学习模型进行不断优化和调整，才能得到较好的结果。