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使用OpenCV实现人体骨架检测

2023-08-05 16:35:06 深夜i -- --

OpenCV 人体骨架检测图像处理机器学习计算机视觉

在计算机视觉领域，人体骨架检测是一个重要的任务，它可以用于人体姿态估计、行为分析等应用。现今，有许多开源工具可供选择，其中最常用的就是OpenCV。

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们实现人体骨架检测。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV来完成这一任务。

首先，我们需要通过摄像头或视频文件获取视频流。使用OpenCV的VideoCapture函数可以轻松地实现这一步骤。例如，我们可以使用以下代码来打开摄像头并读取视频帧：

Python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
  ret, frame = cap.read()
  if not ret:
    break
  # 进行骨架检测的代码
  cv2.imshow('frame', frame)
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们创建了一个VideoCapture对象cap，并通过cap.read()逐帧读取视频。然后，我们可以在每一帧上应用骨架检测算法。

有许多不同的骨架检测算法可供选择，其中一种常用的算法是OpenPose。OpenPose是一种基于循环神经网络的算法，可以同时检测多个人的关键点。它在OpenCV库中实现了相关函数，因此我们可以直接使用它。

以下是一个使用OpenPose实现人体骨架检测的简单示例代码：

Python
import cv2
import numpy as np
# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('pose_model.pb')
# 加载类别名
with open('pose_classes.txt') as f:
  classes = f.readlines()
classes = [line.strip() for line in classes]
# 定义骨架关键点的连接关系
connections = [[0, 1], [1, 3], [0, 2], [2, 4], [3, 5], [4, 6], [5, 6], [5, 7], [7, 9], [6, 8], [8, 10], [5, 11], [6, 12], [11, 12], [11, 13], [13, 15], [12, 14], [14, 16]]
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
  ret, frame = cap.read()
  if not ret:
    break
  # 输入图像预处理
  blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (368, 368), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False)
  net.setInput(blob)
  # 运行模型获取结果
  output = net.forward()
  # 获取骨架关键点
  points = []
  for j in range(len(classes)):
    probMap = output[0, j, :, :]
    probMap = cv2.resize(probMap, (frame.shape[1], frame.shape[0]))
    _, probMap = cv2.threshold(probMap, 0.1, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    keypoints = getKeypoints(probMap)
    points.append(keypoints)
  # 绘制骨架关键点和连接
  for i in range(len(connections)):
    body_partA = connections[i][0]
    body_partB = connections[i][1]
    if points[body_partA] and points[body_partB]:
      cv2.line(frame, points[body_partA], points[body_partB], (0, 255, 0), 3, cv2.LINE_AA)
  # 显示图像
  cv2.imshow('frame', frame)
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载了训练好的OpenPose模型和相应的类别名。然后，我们通过视频帧进行预处理，并将其输入到模型中运行。最后，我们通过绘制关键点和连接来可视化骨架检测结果。

通过使用OpenCV库和人体骨架检测算法，我们可以轻松实现人体骨架检测任务。无论是用于姿态估计还是行为分析，这个功能都是非常有用的。希望本文对你理解如何使用OpenCV实现人体骨架检测有所帮助！

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