OpenPose 人体姿态模型
时间: 2025-02-24 07:31:30 浏览: 57
### OpenPose 人体姿态估计模型使用教程
#### 构建环境
为了使用OpenPose进行人体姿态估计,需先搭建合适的开发环境。如果选择的是Keras框架,则按照特定指导完成安装过程[^1]。
对于已经下载好的OpenPose模型包,可以直接利用提供的`demo`程序快速上手测试。此`demo`位于解压后的文件夹下的`bin`目录内,可通过命令行并借助Python执行该示例代码来启动演示功能[^2]。
#### 模型介绍
OpenPose支持不同类型的预训练模型以适应各种应用场景的需求。具体来说:
- **COCO**: 推荐给硬件性能一般的设备选用,因为它相对轻量级且能提供良好的平衡效果。
- **Body_25**: 虽然提供了更详细的骨架结构描述,但对于计算资源有限的情况可能会显得吃力。
- **MPI**: 另一种可选项,不过在此处未提及具体的优劣对比情况。
#### 关键参数解释
当调用OpenPose API时,有几个重要的参数需要注意设置:
- `model_folder`: 指定包含所有必要权重和配置文件的路径。
- `net_resolution`: 定义输入网络分辨率大小;较低分辨率有助于加快处理速度但可能牺牲一些准确性。
- `number_people_max`: 设置最大检测人数数量,默认情况下无限制。
```python
import cv2
from openpose import pyopenpose as op
params = dict()
params["model_folder"] = "path/to/models"
params["net_resolution"] = "-1x368" # 或者其他适合您需求的尺寸
params["number_people_max"] = 1 # 如果只需要追踪单个人物的话
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()
datum = op.Datum()
imageToProcess = cv2.imread("your_image.jpg")
datum.cvInputData = imageToProcess
opWrapper.emplaceAndPop([datum])
print("Body keypoints: \n" + str(datum.poseKeypoints))
```
上述代码片段展示了如何初始化OpenPose实例以及加载图片数据进行姿态识别的过程[^4]。
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