opnepose原理
时间: 2023-11-21 17:51:16 浏览: 19
OpenPose是一个基于深度学习的人体姿态估计框架,它可以通过输入一张图片或者视频,输出人体的关键点坐标。其原理是使用卷积神经网络对输入的图像进行特征提取,然后使用多阶段的卷积和池化操作来提取不同尺度的特征,最后将这些特征进行融合,得到人体关键点的坐标。
具体来说,OpenPose使用了两个神经网络:一个用于检测人体的关键点,另一个用于检测人体的姿态。其中,关键点检测网络使用了Hourglass网络结构,该结构可以在不同尺度下对图像进行多次下采样和上采样,从而得到更加精细的特征图。而姿态检测网络则使用了卷积神经网络和循环神经网络相结合的结构,可以对人体的姿态进行更加准确的估计。