实时多人关键点检测：OpenPose 1.7.0的创新特性

资源摘要信息:"OpenPose 1.7.0是首个能够在单幅图像中同时实时检测人体、手部、面部和足部关键点的多人系统。该系统能够检测到共135个关键点，包括人体的15、18或25个关键点（包括6个足部关键点）、手部的21个关键点以及面部的70个关键点。" 1. 实时多人关键点检测 OpenPose的实时多人关键点检测功能允许系统在单个图像中识别并跟踪多人的身体、手部、面部和足部的关键点。这一功能在15、18或25个关键点的身体/脚关键点估计、2x21个关键点的手部关键点估计以及70个关键点的面部关键点估计方面表现出色。值得注意的是，运行时检测到的人数不会改变。 2. 3D实时单人关键点检测 除了2D实时多人关键点检测外，OpenPose还提供了3D实时单人关键点检测功能。这使得系统可以从多个单一视图中进行3D三角测量，以获得更精确的人体模型。此外，系统还支持处理Flir相机的同步，并兼容Flir/Point Grey相机。为了进一步提高准确度，OpenPose还提供了一个校准工具箱，用于估计失真、内在和外在相机参数。 3. 单人跟踪 OpenPose还提供了单人跟踪功能，可以进一步加速或视觉平滑关键点检测。这种跟踪功能可以用于视频分析、人机交互等多种场景，提高系统的实际应用价值。 4. 输入输出支持 OpenPose支持多种类型的输入，包括图像、视频、网络摄像头、Flir/Point Grey、IP摄像头等，并且支持添加自定义输入源（例如深度摄像头）。同时，系统也支持多种格式的输出，包括基本图像+关键点显示/保存（PNG，JPG，AVI等）和关键点保存（JSON，XML，YML等），还可以将关键点作为数组类输出。 5. 技术细节 OpenPose基于Caffe深度学习框架开发，Caffe是一个深度学习框架，特别适合于图像识别和处理。因此，OpenPose拥有深度学习的所有优势，如高度的准确性和自动特征提取能力。OpenPose的推出，代表了计算机视觉技术在人体姿态估计领域的一大进步，为相关应用如动作识别、人机交互等提供了强大的技术支持。 6. 应用领域 OpenPose的应用领域非常广泛，包括但不限于：动作识别、虚拟现实、增强现实、游戏交互、人机交互、行为分析、视频监控、机器人视觉、医学分析等。其能够提供实时且准确的人体姿态估计，对于需要精确理解人体动作的应用场景具有重要意义。