torch版的openpose的应用，外加调侃。

come on!baby

已于 2022-07-31 10:50:06 修改

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文章标签： python 深度学习 pytorch

于 2022-07-31 10:35:46 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46689572/article/details/126082507

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本文详细介绍了如何使用PyTorch实现OpenPose，探讨深度学习在姿势估计中的应用，同时不失幽默地分享了作者在实践过程中的趣事。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import copy
import numpy as np
import torch

from src import model
from src import util
from src.body import Body
from src.hand import Hand

body_estimation = Body('model/body_pose_model.pth')
hand_estimation = Hand('model/hand_pose_model.pth')

#print(f"Torch device: {torch.cuda.get_device_name()}")
cap = cv2.VideoCapture("A.mp4")#原视频
# fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
# out=cv2.VideoWriter("D:\pytorch-openpose-master\trying pictures\1.mp4",fourcc,20,(640,480))
cap.set(30, 640)
cap.set(40, 480)
i = 0
while True:
    ret, oriImg = cap.read()
    candidate, subset = body_estimation(oriImg)
    canvas = copy.deepcopy(oriImg)
    canvas = util.draw_bodypose(canvas, candidate, subset)

    # detect hand
    hands_list = util.handDetect(candidate, subset, oriImg)

    all_hand_peaks

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