tensorflow人体姿态检测

### 使用 TensorFlow 进行人体姿态检测 #### 准备工作 为了使用TensorFlow进行人体姿态检测，需先设置好开发环境。推荐使用的软件版本包括但不限于：`tensorflow-cpu=2.10`, `tensorflow-hub=0.11.0`, `tensorflow-estimator=2.6.0`, `python=3.8`, `protobuf=3.20.1`[^1]。 #### 加载预训练模型 可以利用TensorFlow Hub上的预训练模型简化这一过程。例如CenterNet HourGlass104 Keypoints是一个高效的目标检测模型，能够很好地适应人体姿态识别的任务需求。 ```python import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub model_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/centernet/hourglass_512x512/1" detector = hub.load(model_url).signatures['serving_default'] ``` #### 数据处理与预测 对于输入图像的数据准备至关重要。通常情况下，需要将图片调整至适合模型输入尺寸，并转换成numpy数组形式喂给模型做推理运算。下面给出一段简单的代码片段展示如何执行预测操作： ```python from PIL import Image import numpy as np def load_image_into_numpy_array(path): img = Image.open(path) (im_width, im_height) = img.size return np.array(img.getdata()).reshape( (im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8) image_np = load_image_into_numpy_array('path_to_your_image') input_tensor = tf.convert_to_tensor(image_np)[tf.newaxis,...] results = detector(input_tensor) keypoints_with_scores = results['detection_keypoints'][0].numpy() scores = results['detection_scores'][0].numpy() print(f'Keypoint coordinates:\n{keypoints_with_scores}') print(f'Scores:\n{scores}') ``` 上述代码加载了一张本地存储的图片并将其转化为NumPy数组格式；接着创建了一个新的维度以匹配模型预期的批次大小(batch size)，最后调用了已加载好的模型来进行前向传播计算得到输出结果。 #### 结果可视化 获取到的关键点坐标可以通过matplotlib或其他绘图工具直观地显示出来，方便后续分析或应用开发人员进一步加工处理这些数据。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(image_np) for i in range(len(keypoints_with_scores)): if scores[i]>0.5: # 只绘制置信度大于阈值的结果 plt.scatter(*reversed(keypoints_with_scores[i][:2]), c='red') plt.show() ``` 此部分代码实现了对原图上标记出各个关节位置的功能，其中只选择了那些具有较高可信度（即得分超过设定阈值）的位置加以标注。