Python实现双目人体姿态识别与匹配系统

资源摘要信息:"基于双目的人体姿态匹配与识别_python" 该资源是关于人体姿态识别和匹配技术的实践应用，采用Python语言编写，并利用了OpenCV库进行图像处理和深度学习模型的训练与预测。以下是该资源涉及的关键知识点和技术细节： 1. 开发环境和工具： - 使用Visual Studio 2013作为开发环境。 - 采用OpenCV库的2.4.9版本进行图像处理和特征提取。 - 编程语言主要采用Python，并结合了C++的一些实现。 - 程序使用Keras框架进行深度学习模型的构建，依赖于TensorFlow后端。 2. 项目结构： - matchAndRecognition文件夹：包含了用于训练和识别的图片数据集。 - Script文件夹：包含Python脚本，其中HumanActionRecognitionTrain.py是训练模型的脚本，HumanActionRecognitionPredictAll.py是用于识别操作的脚本。 - Subm文件夹：存放了使用Python脚本对全部图片进行识别后的结果。 - Out文件夹：包含了C++程序对每张图片进行识别的结果。 3. 程序模式和配置： - main文件夹包含了主要的执行程序，其中定义了MODE常量用于选择程序的工作模式，可以设置为MATCH（匹配模式）或RECOGNITION（识别模式）。 - 通过修改代码中的define MODE RECOGNITION来切换程序的工作模式。 4. 训练模型和权重： - cnn1.dumped文件：这是用于C++程序识别的训练好的模型和权重文件。 - whole_model.h5文件：这是用于Python程序识别的训练好的模型和权重文件。 5. 深度学习模型构建和应用： - 使用了Keras框架构建深度学习模型，并选择了VGG16网络作为特征提取的卷积神经网络（CNN）架构。VGG16是一种在图像识别和分类领域广泛使用的预训练模型。 - 该资源可能涉及到数据预处理、模型训练、参数调优、模型评估以及模型部署等深度学习模型开发的各个阶段。 6. 识别技术： - 基于双目的人体姿态识别，可能涉及到了提取人体关键点、姿态估计以及相似性匹配等技术。 7. 跨语言编程实践： - Python脚本主要用于训练和测试阶段，而C++程序则用于执行最终的识别任务，展示了如何将Python和C++结合使用，充分发挥各自语言的优势。 8. 部署和使用： - 用户可以根据需要修改脚本，进行个性化的人体姿态匹配和识别，体现了项目的灵活性和实用性。 注意事项： 在使用该资源之前，需要确保开发环境已正确配置OpenCV和Keras（TensorFlow）。此外，可能还需要安装其他依赖库以确保程序的正常运行。用户需要注意文件夹结构和文件命名规范，以及对MODE常量的修改，以适应不同的使用场景和需求。