OpenPose实战：实时多人2D姿态识别轻量化部署

本资源是一份关于实时、多人2D人体姿态识别的实战项目，主要基于OpenPose技术实现。OpenPose是一种非参数化表示方法，通过"Part Affinity Fields"（PAFs）来学习识别图像中人体部位与个体的关联，属于Bottom-up（自下而上）的姿势估计算法。与两阶段的AlphaPose（先目标检测再姿态估计）相比，OpenPose以其轻量级和实时性优势，更适合实际项目部署，尤其是在处理多人场景时，能够达到高精度和快速响应。 项目包含了完整的源码、预训练权重、第三方依赖库（如Anaconda3用于Python环境管理，torch和torchvision用于深度学习）、测试图片以及检测效果示例。开发者可以使用提供的demo脚本来进行本地图片、摄像头捕获图片和视频流的检测，如`demo_local_pic.py`用于处理单张图片，`demo_camera.py`用于摄像头捕获并检测，`demo_video.py`则用于处理视频流输入。 在项目开发过程中，首先需要配置Anaconda3环境来管理Python环境，确保兼容性。然后安装必要的第三方包，如torch和torchvision。开发者可根据具体需求选择相应的脚本进行实验和部署。这份资源旨在帮助学习者更好地理解和应用OpenPose进行实时多个人体姿态识别，适合对人工智能、行人姿态估计和关键点检测有兴趣的读者深入研究和实践。