使用OpenPose DNN进行人体或手势检测的实例

使用OpenPose DNN进行人体或手势检测的实例

OpenPose是一个流行的开源计算机视觉库，可以进行人体姿势估计和手势识别。它基于深度学习模型，并且使用了神经网络来实现准确的姿势检测。本文将介绍如何使用OpenPose DNN模型进行人体或手势检测，并提供相应的源代码示例。

首先，确保你已经安装了OpenCV库和OpenPose库。可以通过以下命令使用pip安装它们：

pip install opencv-python
pip install openpose

接下来，我们将使用OpenPose库加载预训练的模型并进行姿势检测。下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenPose DNN进行人体或手势检测：

import cv2
import numpy as np
import openpose

# 加载OpenPose模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow