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使用OpenCV进行人体关键点检测

2023-07-23 13:07:05 深夜i -- --

OpenCV 人体关键点检测图像处理计算机视觉机器学习

OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。其中一个重要的功能是人体关键点检测，可以用于识别人体的姿势和动作。本文将介绍如何使用OpenCV进行人体关键点检测。

要使用OpenCV进行人体关键点检测，首先需要安装OpenCV库。可以通过pip命令在Python环境中安装OpenCV，确保安装正确后，就可以开始使用了。

首先，需要加载一个预训练的人体关键点检测模型。OpenCV提供了一个预训练的模型文件，可以直接下载并使用。加载模型的代码如下：


import cv2
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('path/to/pretrained/model/file')

接下来，我们可以使用加载的模型对图像进行关键点检测。首先，需要读取输入图像，并将其转换为一个blob，用于输入模型。代码如下：


image = cv2.imread('path/to/input/image')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(300, 300), mean=(127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False)

在上面的代码中，scalefactor参数用于图像缩放因子，size参数指定了输入图像的大小，mean参数用于减去图像的均值，swapRB参数用于交换图像的通道，crop参数用于指定是否裁剪图像。

接下来，可以将blob输入到模型中，并获取输出结果。代码如下：


net.setInput(blob)
output = net.forward()

在上面的代码中，将blob输入到模型中，并通过前向传播获取输出。输出的结果是一个包含关键点位置的数组。

最后，可以将输出结果绘制在图像上，以可视化人体关键点。代码如下：


for i in range(output.shape[1]):
  confidence = output[0][i][2]
  if confidence > 0.5:
    x = int(output[0][i][3] * image.shape[1])
    y = int(output[0][i][4] * image.shape[0])
    cv2.circle(image, (x, y), 4, (0, 255, 0), -1)
cv2.imshow('Output', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，遍历输出结果中的每个关键点，如果其置信度大于0.5，则将其坐标计算为图像中的实际位置，并在图像上绘制一个圆形标记。

通过以上步骤，就可以使用OpenCV进行人体关键点检测了。通过加载预训练的模型，读取输入图像，进行推理并绘制结果，可以快速而准确地检测出人体的关键点。这对于许多应用领域，如人体姿势估计、运动分析等，都具有重要的意义。

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