Realtime Multi-Person Pose Estimation 项目使用教程

Realtime Multi-Person Pose Estimation 项目使用教程

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation: 是一个用于实时多人姿态估计的项目。适合用于需要实时处理人体姿态信息的应用，如虚拟现实或增强现实。特点是可以实现多人姿态的实时检测和估计。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation

1. 项目的目录结构及介绍

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation/
├── model/
│   ├── ... (模型相关文件)
├── testing/
│   ├── ... (测试相关文件)
├── training/
│   ├── ... (训练相关文件)
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md

目录结构介绍

• model/: 存放模型的相关文件，包括预训练模型和模型定义文件。
• testing/: 包含用于测试的脚本和配置文件，支持多种输入方式（图像、视频、摄像头）。
• training/: 包含用于训练的脚本和配置文件，支持从数据准备到模型训练的全流程。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被版本控制。
• .gitmodules: Git 子模块配置文件，用于管理项目中的子模块。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 C++ 启动文件

在 testing/ 目录下，主要的启动文件是 demo.cpp。该文件用于实时多人的姿态估计演示。

// 示例代码片段
#include "demo.h"

int main(int argc, char** argv) {
    // 初始化模型
    init_model();
    
    // 运行演示
    run_demo();
    
    return 0;
}

2.2 Python 启动文件

在 testing/python/ 目录下，主要的启动文件是 Open_demo.ipynb。这是一个 Jupyter Notebook 文件，用于交互式地运行姿态估计。

# 示例代码片段
import cv2
from pose_estimation import estimate_pose

# 加载图像
image = cv2.imread('example.jpg')

# 估计姿态
poses = estimate_pose(image)

# 显示结果
for pose in poses:
    cv2.imshow('Pose Estimation', pose)
    cv2.waitKey(0)

3. 项目的配置文件介绍

3.1 C++ 配置文件

在 testing/ 目录下，主要的配置文件是 config.m。该文件用于配置模型路径、输入源等参数。

% 示例配置文件片段
caffepath = '/path/to/caffe';
modelpath = '/path/to/model';
input_source = 'webcam'; % 可选：'image', 'video', 'webcam'

3.2 Python 配置文件

在 testing/python/ 目录下，主要的配置文件是 config.py。该文件用于配置模型路径、输入源等参数。

# 示例配置文件片段
CAFFE_PATH = '/path/to/caffe'
MODEL_PATH = '/path/to/model'
INPUT_SOURCE = 'webcam'  # 可选：'image', 'video', 'webcam'

通过以上配置文件，用户可以根据自己的需求调整模型路径和输入源，从而实现不同的姿态估计任务。

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation: 是一个用于实时多人姿态估计的项目。适合用于需要实时处理人体姿态信息的应用，如虚拟现实或增强现实。特点是可以实现多人姿态的实时检测和估计。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation