magic_ll的博客

预测脚本会比较简单，主要包括了：def __init__(self) 初始化：创建会话、模型加载def run(self, batch_image) 预测图片，得到网络输出的heatmap并解析def predict(self) 使用验证集或测试集中的数据进行测试，对比标签和预测的结果并显示def test(self, image_path) 预测实际某张图片，并显示预测结果 from dataset import *from eval import *from NET import .

# from progress.bar import Bar, FillingCirclesBar, ChargingBarfrom eval import *from dataset import *from NET import *from opt import *import timeimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"class OpenPoseTrain(object): def __init__(sel.

from opt import *from base_net import *import tensorflow as tfclass OpenPose(object): def __init__(self, input_data, trainable): self.cpm_num = cfg.OP.cpm_num+1 self.paf_num = cfg.OP.paf_num self.trainable = trainable ..

from easydict import EasyDict as edictprint("read config ====================================")cfg = edict()cfg.OP = edict()# Set the class namecfg.OP.strides = 8cfg.OP.WH_ratio .

最近项目需要对手部进行关节点识别。 提供的图片：固定的姿势，完整单个手部图片要求：每个关键点都必须识别出来，不要求实时，但精度要高。思路：对于关键点是识别，直接想到 OpenPose 工程，使用官网提供的exe 进行手部模型测试，发现精度和稳定行并不能满足项目需求。所以我们针对自己的场景，采集手部图片数据集。然后重新训练神经网络。具体实施：自己选用tensorflow框架，来自己编写openpose工程（github上有很多公布的tensorflow、pytorch等工程代码，都可以进行借鉴参考.

该篇内容是在对openpose的内容已经了解清楚的情况下，记录如何使用opencv中的dnn进行openpose的人体姿势的估计openpose的简单介绍openpose的详细内容，已经在之前的openpose论文翻译中介绍。 在下载模型权重文件后，预测过程主要分一下几步：(1) 读取模型、预测的图片，进行神经网络的预测，获取预测结果(2) 关键点的检测(3) 利用PAFs，找到有效的关键点对(4) 将点对组合成正确的人体骨骼图 // {0, "Nose"}, // {1,.

摘要我们提出了一个方法，能够在一张图中高效的识别出多人的2D姿态。该方法运用了非参数表示（non-parametric representation），我们称之为部分亲和域（PAFs：Part Affinitu Fields）,用它来学习怎样将身体部分和个体联系起来。这个结构编码了全局信息，并允许一个贪婪的从底向上的解析步骤，这在实现实时性能时，有着高度的精准且无须考虑图像中人的数量。这个结构被设计成相同顺序预测过程的两个分支，来联合学习部分位置（关节点）以及它们之间的关联（相邻的关节点的连接关系）。我们