人体骨架行为识别python

### Python 人体骨骼行为识别实现方法 #### 使用 OpenPose 进行人体骨架提取 为了进行人体骨骼行为识别，通常先要获取人体的关键点坐标。OpenPose 是一个广泛使用的开源库，能够实时检测多人的二维姿态估计。 安装 OpenPose 可以按照以下步骤操作[^3]： 1. 安装 Visual Studio 2019 和 PyCharm。 2. 安装 CUDA 工具包以及 cuDNN 库来加速 GPU 上的操作。 3. 下载 CMake 并配置环境变量以便于编译项目。 4. 获取 OpenPose 的源码并解压缩到本地目录。 5. 编译 OpenPose 源代码，在 Windows 系统上可以通过运行 `build_windows.bat` 脚本来简化此过程。 完成上述准备工作之后，可以利用 Python 接口调用 OpenPose 来捕捉视频流中的骨骼信息。 ```python import cv2 from openpose import pyopenpose as op def set_openpose_params(): params = dict() params["model_folder"] = "path/to/openpose/models/" return op.WrapperPython().configure(params) set_openpose_params() cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() datum = op.Datum() imageToProcess = frame datum.cvInputData = imageToProcess opWrapper.emplaceAndPop([datum]) keypoints = datum.poseKeypoints output_image = datum.cvOutputData cv2.imshow('Human Pose Estimation', output_image) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了如何通过摄像头捕获图像帧，并将其传递给 OpenPose 处理器得到姿势关键点数据。 #### 基于 Part-Aware LSTM 的动作分类模型训练 对于多个人物的动作识别任务，Part-Aware LSTM 提供了一种有效的解决方案。这种网络结构特别适合处理来自 Kinect 设备的数据集，因为它能更好地理解身体各部分之间的关系变化模式[^2]。 构建这样的神经网络一般涉及以下几个方面的工作： - 数据预处理：将原始传感器读数转换成适用于机器学习算法的形式； - 特征工程：选取合适的特征表示形式，比如关节角度、速度等物理量； - 架构设计：定义输入层、隐藏单元数量及时序长度等超参数； - 训练优化：采用交叉熵损失函数配合 Adam 或 RMSprop 类型更新规则调整权重直至收敛。 下面是一个简单的 TensorFlow/Keras 实现例子用于说明这一概念性的框架搭建流程： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, TimeDistributed input_shape=(timesteps, num_joints * joint_features) model = Sequential([ LSTM(units=hidden_units, input_shape=input_shape, return_sequences=True), Dropout(rate=dropout_rate), LSTM(units=hidden_units, return_sequences=False), Dropout(rate=dropout_rate), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_split=val_ratio) ``` 在这个案例里，X_train 表示经过标准化后的时空序列样本集合，y_train 则对应着每条记录所属类别标签向量。