推荐文章：利用OpenCV和OpenPose MobileNet实现人体姿态估计

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项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/human-pose-estimation-opencv

项目介绍

在计算机视觉领域，人体姿态估计是一项关键技术，它能识别并定位图像中人物的关键关节位置。human-pose-estimation-opencv 是一个轻量级的开源项目，基于OpenCV库和优化后的OpenPose MobileNet模型，让你能够在本地轻松进行实时的人体姿态检测。

项目技术分析

这个项目的核心在于对OpenCV官方DNN示例代码的改造。原版代码使用的是CMU OpenPose的Caffe模型，而human-pose-estimation-opencv 则采用了一个更小巧但功能强大的替代方案——来自ildoonet/tf-pose-estimation的Tensorflow MobileNet模型。这个模型只有7MB，相比之下，原始的Caffe模型超过了200MB，极大地减小了存储需求。

关键改变在于将cv.dnn.blobFromImage函数调整以适应MobileNet模型，并通过out = out[:, :19, :, :]来提取出前19行的数据，这部分数据代表了人体的关键部位信息。

项目及技术应用场景

1. 实时视频处理：你可以直接运行python openpose.py，该项目将利用你的摄像头进行实时人体姿态检测。
2. 静态图像分析：通过python openpose.py --input image.jpg，可以对指定图片进行分析，适用于照片后期处理或社交媒体应用。
3. 阈值控制：使用--thr参数可设置置信度阈值，提高识别准确性，特别适合复杂或低光照环境。

项目特点

1. 高效性：得益于优化过的MobileNet模型，项目在保持高精度的同时降低了计算资源要求。
2. 易用性：简洁的命令行接口使部署变得简单，无论是开发者还是普通用户都能快速上手。
3. 灵活性：支持多种输入源（摄像头和图像），适应各种应用场景。
4. 开源性质：作为开源项目，你可以自由地查看、修改和扩展代码，以满足特定需求。

总的来说，human-pose-estimation-opencv 是一个实用且高效的工具，无论你是想要开发一款姿势识别应用，还是需要在研究中集成这项技术，这都是一个值得尝试的选择。立即开始，让计算机也能看懂人体语言吧！

human-pose-estimation-opencv Perform Human Pose Estimation in OpenCV Using OpenPose MobileNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/human-pose-estimation-opencv