openpose骨骼
时间: 2025-02-17 11:14:50 浏览: 70
### OpenPose 骨骼检测使用教程
#### 安装依赖库
为了能够在本地环境中运行OpenPose,需要安装一系列必要的依赖项。这通常包括CMake、CUDA(如果使用GPU加速)、cuDNN以及其他支持库。
对于Windows环境下的Python项目来说,可以利用预编译好的二进制文件来简化安装过程[^3]。而对于像树莓派这样的嵌入式设备,则可能需要针对特定硬件做更多优化工作以确保性能满足需求[^2]。
#### 初始化设置
当完成上述准备工作之后,下一步就是下载并配置OpenPose源码或者官方提供的可执行版本。如果是采用API方式进行调用的话,还需要注册Replicate账号获取相应的访问令牌用于后续操作[^1]。
#### 编写代码逻辑
下面给出一段简单的Python脚本作为示例,展示了如何加载图像数据并通过OpenPose模型得到人体骨架信息:
```python
import cv2
from openpose import pyopenpose as op
# 设置参数
params = dict()
params["model_folder"] = "path/to/openpose/models/"
# 启动OpenPose Wrapper
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()
# 准备输入图片
imageToProcess = cv2.imread("your_image.jpg")
# 创建Datum对象存储处理前后数据
datum = op.Datum()
datum.cvInputData = imageToProcess
# 执行推理获得输出结果
opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum]))
# 显示带有标注的人体结构图
cv2.imshow("OpenPose Result", datum.cvOutputData)
cv2.waitKey(0)
# 清理资源释放内存空间
del opWrapper, datum
```
这段程序首先定义了一些基本配置选项,接着初始化了一个`WrapperPython()`实例用来管理整个流程;随后读取了一张测试照片送入到算法内部进行分析;最后把经过标记后的视觉效果呈现给用户查看。
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