openpose实现

### OpenPose 实现人体姿态估计教程

#### 安装依赖库
为了使用 OpenPose，需安装一系列必要的依赖项。这通常包括 CUDA、CUDNN 及其他编译工具链。

对于 Python 用户来说，可以利用 pip 或 conda 方便地安装这些包：

pip install numpy opencv-python h5py matplotlib
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

#### 下载并配置 OpenPose
下载官方发布的预训练模型文件以及对应的网络结构定义文件，并将其放置于指定目录下以便后续调用[^2]。

将 `openpose-master/models` 中的手部 (`hand`)、面部 (`face`) 和身体姿势 (`pose`) 模型导入到个人项目中。

#### 加载图像数据集
准备待处理的人体图片集合作为输入源。确保每张图像是清晰可见的人物正面照，这样有助于提高检测精度。

读取单帧或多帧视频流的方式加载测试样本至内存缓冲区等待进一步操作。

import cv2

def load_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    return image

#### 初始化 OpenPose 推理引擎
创建一个实例化对象用于执行前向传播计算过程从而获得预测结果。设置参数选项如 GPU ID、渲染模式等以优化性能表现。

from openpose import pyopenpose as op

params = dict()
params["model_folder"] = "./models/"
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

#### 执行推理得到关键点坐标
传入已准备好格式化的 BGR 数组给定接口函数完成特征提取任务。返回值即为目标个体身上各部位位置信息列表形式表示。

datum = op.Datum()
imageToProcess = load_image('sample.jpg')
datum.cvInputData = imageToProcess
opWrapper.emplaceAndPop([datum])
keypoints = datum.poseKeypoints

#### 结果可视化展示
最后一步就是将上述所得骨骼节点绘制回原图画面上直观呈现出来供观察验证效果好坏与否。

outputImage = datum.cvOutputData
cv2.imshow("Human Pose Estimation", outputImage)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()