坐姿椅子

人体工学关键不在座椅,在于坐姿和头的角度:

1、显示器要比视线略高,头最好处于稍微太高5-10度左右的角度看显示器。

2、键盘和手呈90度角垂直。

3、腰要直,不向后弯(这个看自觉,除非用背背佳之类的东西),再好的工学椅子,你不自觉,背也会前弯。

### 基于OpenPose的坐姿检测与姿势估计 #### 实现原理 OpenPose 是一种用于人体关键点检测和姿态估计的强大工具,它可以实时识别人体的关键部位,并通过这些关键点来推断身体的姿态。具体来说,OpenPose 能够识别并定位人体的 25 个主要关键点,包括头部、肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖以及脚踝等位置[^4]。 为了实现坐姿检测或姿势估计,可以按照以下方式构建系统: --- #### 数据准备 首先需要收集包含不同坐姿的人体图像数据集。如果已有标注好的关键点数据,则可以直接跳过此步;如果没有,可以通过 OpenPose 自动生成关键点坐标。这一步骤依赖于 OpenPose 的预训练模型来进行人体关键点提取[^3]。 --- #### 关键点提取 使用 OpenPose 提供的 API 或命令行工具加载输入图片或视频流,运行姿态估计算法以获取每个人体实例对应的一组二维坐标 (x, y),表示各个关节的位置。以下是调用 OpenPose 进行关键点提取的一个简单 Python 示例代码片段: ```python import cv2 from openpose import pyopenpose as op def initialize_openpose(): params = dict() params["model_folder"] = "./models/" opWrapper = op.WrapperPython() opWrapper.configure(params) opWrapper.start() return opWrapper opWrapper = initialize_openpose() imageToProcess = cv2.imread("input_image.jpg") datum = op.Datum() datum.cvInputData = imageToProcess opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum])) print(datum.poseKeypoints) # 输出关键点数组 cv2.imshow("Output", datum.cvOutputData) cv2.waitKey(0) ``` 上述代码展示了如何初始化 OpenPose 并处理单张图像文件得到其骨架信息 `poseKeypoints`[^2]。 --- #### 特征工程 一旦获得了每帧中的骨骼节点集合之后,下一步就是定义哪些特征对于区分不同的座位状态最为重要。通常会考虑以下几个方面: - **角度测量**: 计算特定肢体之间的夹角,比如大腿与躯干的角度或者上臂相对于水平面的方向。 - **相对距离**: 比较某些固定参照物之间是否存在异常接近现象,例如当一个人坐下时他的髋骨应该靠近椅子表面。 - **高度比例**: 判断整体轮廓是否呈现出典型的“坐着”的形态——即下半身缩短而上半身保持直立。 --- #### 分类器设计 最后,在完成前序工作后就可以着手建立机器学习分类器了。可以选择传统方法如支持向量机(SVM), K近邻(KNN);也可以采用深度神经网络(DNNs)进一步提升性能表现。无论哪种途径都需要先准备好足够的带标签样本以便训练过程顺利开展. --- ### 总结 综上所述,借助开源库 OpenPose 可轻松达成对人体动作模式的理解任务之一—坐姿辨认功能开发目的。从原始素材采集到最终决策输出整个流程均有所涉及介绍说明[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值