（5）OpenPose - Pytorch版用于人体姿态检测、关键点提取、摔倒检测

已于 2022-08-17 18:51:25 修改
阅读量6.2k 收藏 82
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： # 运动目标检测 文章标签： pytorch python 深度学习 姿态估计 摔倒检测
于 2022-08-14 18:18:49 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yohnyang/article/details/126330215
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
使用PyTorch和OpenPose进行人体姿态估计
EbCoder的博客
09-19 5037
在本篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch和OpenPose库进行人体姿态估计，并提供相应的源代码示例。通过以上步骤，我们可以使用PyTorch和OpenPose库进行人体姿态估计。这是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行更复杂的应用和改进。然后，我们将预处理后的图像输入到OpenPose模型中进行推理，通过调用。在对图像进行姿态估计之前，我们需要对图像进行预处理。现在，我们可以编写代码对图像进行姿态估计并进行测试。现在，我们可以编写代码进行姿态估计。函数对图像进行姿态估计，得到关键点的位置。
pytorch-openpose:openpose的pytorch实现，包括手和身体姿势估计
05-06
pytorch-openpose 的pytorch实施包括身体和手姿态估计，并且pytorch模型直接从转换 caffemodel通过 。 如果您有兴趣，也可以用相同的方法实现人脸关键点检测。请注意，人脸关键点检测器是使用[Simon等人，2003年。 2017]。 openpose通过身体姿势估计的结果来检测手，请参考的代码。 在本文中，它表示为： This is an important detail: to use the keypoint detector in any practical situation, we need a way to generate this bounding box. We directly use the body pose estimation models from [29] and [4], and use the wrist a
pytorch-openpose-master_pytorchopen_人体姿态_pytorch-openpose_身体识别_深
09-11
本例程是我研究生阶段做的一个小项目，该项目用pytorch的深度学习框架来进行人体姿态识别，能够实现头部和身体的骨架识别！图像处理方面加入了OpenCV包进行相关的处理，希望能帮助大家！
OpenPose人体姿态识别项目输出格式详解
最新发布
gitblog_01139的博客
05-30 478
OpenPose人体姿态识别项目输出格式详解 概述 OpenPose是一个开源的实时多人2D/3D姿态估计库，能够检测图像或视频中的人体、手部、面部关键点。本文将详细介绍OpenPose项目的输出格式，包括可视化界面、JSON数据结构、关键点排序以及高级功能等。 可视化界面输出 OpenPose的可视化界面会显示原始图像与检测到的姿态叠加的效果。如下图所示，系统能够实时追踪人体的各种姿态动作： ...
基于pytorch-openpose框架的的人体姿态检测
萧鼎的博客
04-01 3万+
1.在github上下载pytorch-openpose压缩包，网址为https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose 2.解压后所需要cuda的环境：cuda 10.0，cudnn 10.0,NVIDIA显卡驱动程序安装（自行下载，如需要我给可在下方留言），全部安装完成后在命令行里面输入nvcc -V，查看是否安装好所需要的cuda版本，如图。 3.在原作者里面使用百度网盘下载作者给的预训练模型，模型下载地址，下载完成后，解压后将所有模型放入model文件夹，如图
Openpose-pytorch开源项目用于姿态检测、人体关键点识别
08-14
./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发
姿态识别-基于OpenPose+YOLOv5实现的人体姿态识别算法-附项目源码-优质项目实战.zip
10-20
OpenPose是一个实时多人二维姿态估计的开源库，能够准确地检测图像中的人体、面部和手的关键点，YOLOv5则是一个先进的实时目标检测系统，两者的结合能够大幅提高姿态识别的准确度和效率。 项目中提供的源码，不仅...
人体关键点提取：通过姿态估计模型（如 YOLOv8、OpenPose）提取人体的关键点 运动轨迹计算：跟踪每个关键点在连续帧中的运动轨迹 轨迹预测：使用时间序列预测模型（如卡尔曼滤波、LSTM 等
02-04
人体关键点提取技术是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及到通过特定的算法模型来识别和定位人体在图像或视频中的关键部位。姿态估计模型如YOLOv8和OpenPose就是实现这一技术的常用工具。YOLOv8是一种实时目标检测...
【亲测免费】 探索PyTorch-OpenPose：实时人体关键点检测利器
gitblog_00008的博客
03-24 963
探索PyTorch-OpenPose：实时人体关键点检测利器 在计算机视觉领域，人体姿态估计是一项关键任务，它广泛应用于运动捕捉、人机交互和行为识别等场景。 是一个基于 PyTorch 的开源实现，提供了高效且准确的实时人体关键点检测功能。本文将深入探讨该项目的技术背景、特性及应用价值，以期吸引更多用户参与其中。 项目简介 PyTorch-OpenPose 是对原始 OpenPose 项目的重构和...
实战OpenPose项目3：pytorch 实现openpose(包括手和身体姿态估计)
源代码杀手的博客
01-01 1万+
目录简介快速入门下载训练好的模型运行演示 简介 pytorch实施openpose包括身体和手姿态估计，并且pytorch模型直接从转换openpose caffemodel通过caffemodel2pytorch。如果你有兴趣，你可以用同样的方式实现人脸关键点检测。注意人脸关键点检测器是使用 [Simon et al. 2017] 手。 openpose 通过人体姿态估计的结果来检测手部，请参考https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
Python-包含手和身体姿势估计openpose的pytorch实现
08-11
pytorch implementation of openpose including Hand and Body Pose Estimation.
轻量级人体姿势估计.pytorch：在PyTorch中快速准确的人体姿势估计。 包含“ CPU上的实时2D多人姿势估计：轻量级OpenPose”的实现
02-05
CPU上的实时2D多人姿势估计：轻量级OpenPose 该存储库包含培训代码。 这项工作极大地优化了方法，从而可以以可忽略的精度下降在CPU上实现实时推断。 它检测骨骼（由关键点和它们之间的连接组成）以识别图像中每个人的人体姿势。 该姿势可能包含多达18个关键点：耳朵，眼睛，鼻子，脖子，肩膀，肘部，手腕，臀部，膝盖和脚踝。 在COCO 2017关键点检测验证集上，此代码对于单尺度推断（无需翻转或完成任何后处理）可达到40％的AP。 可以使用此存储库复制结果。 此仓库与明显重叠，但是仅包含用于人体姿势估计的必要代码。 :fire: 看看我们的准确的（现在仍然快）单人姿态估计，其中排名在CVPR'19
win10环境配置-openpose pytorch版本（最轻松版本）
scheng_xiang的博客
07-10 2771
环境配置-openpose pytorch版本过程准备总结 最近在复现openpose的代码，尝试了多种办法，参考了无数博客，依旧没能完全跑通过，环境一直有问题，中间甚至还重新装了一次系统，从win7改为了win10。 过程 这是原作者 link.https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 的代码，实现起来实在复杂（针对渣渣的自己）。期间还在b站对照视频复现，环境配置失败。 换用unbuntu18.04 + docker 拉去下来的环境，
Pytorch 进行姿势估计 openpose (Ubuntu)
weixin_52337795的博客
06-07 1106
以下是实践 Hzzone 的代码 https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose
pytorch 实现openpose
热门推荐
东方佑
01-04 17万+
开源项目1 Pytorch0.4.1_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation https://github.com/tracer9/Pytorch0.4.1_Openpose/blob/master/README.md#train-your-model-from-scratch 开源项目2 A PyTorch toolkit for 2D Human Pose ...
pytorch-openpose代码笔记
2301_76221972的博客
07-25 1316
构建了用于调用ffprobe并获取媒体文件信息的命令数组。定义好之后，使用函数被用来执行ffprobe命令，并捕获其标准输出（stdout）和标准错误输出（stderr）。和参数告诉将输出和错误输出作为字节流捕获，然后可以通过和访问。
深度学习实战：使用 PyTorch 和 OpenPose 进行人体姿态估计
sybh的博客
06-12 7816
在人体姿态估计任务中，我们使用关键点坐标的均方误差作为损失函数，用于衡量预测关键点和真实关键点之间的差异。我们使用优化器来更新模型的权重。
【亲测免费】 实战OpenPose项目3：PyTorch实现OpenPose（包括手和身体姿态估计）
gitblog_06518的博客
10-31 540
实战OpenPose项目3：PyTorch实现OpenPose（包括手和身体姿态估计） 【下载地址】实战OpenPose项目3PyTorch实现OpenPose包括手和身体姿态估计分享 本项目是基于PyTorch实现的OpenPose算法，旨在通过深度学习技术实现人体姿态估计，包括手部和身体姿态的检测。OpenPose是...
openpose-pytorch
04-21
openpose-pytorch是一个基于PyTorch框架实现的人体姿态计库。它可以通过分析图像或视频中的人体关键来估计人体的姿态。要安装openpose-pytorch，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建并激活一个新的conda环境： ```shell conda create -n pytorch-openpose python=3.7 conda activate pytorch-openpose ``` 2. 使用pip安装pytorch。您可以从PyTorch官方网站下载适合您系统的whl文件，然后使用pip进行安装。例如，如果您的系统是Linux，您可以使用以下命令安装： ```shell pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.9.0%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl ``` 请注意，上述命令是安装CPU版本的PyTorch。如果您的系统支持GPU，并且您想要安装GPU版本的PyTorch，请根据您的系统和CUDA版本选择正确的whl文件进行安装。 3. 克隆openpose-pytorch的GitHub仓库并进入该目录： ```shell git clone https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose.git cd pytorch-openpose ``` 4. 安装依赖项： ```shell pip install -r requirements.txt ``` 5. 运行openpose-pytorch的示例代码： ```shell python demo.py ``` 以上步骤将帮助您安装和运行openpose-pytorch库。您可以在GitHub仓库的快速入门指南中找到更多关于如何使用openpose-pytorch的信息[^1]。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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

打赏作者

明月醉窗台

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
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