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使用OpenCV实现人体骨架识别

2023-09-20 02:07:10 深夜i -- --

OpenCV 人体骨架识别实现图像处理

人体骨架识别是计算机视觉领域中一个非常重要的任务，它可以用于许多应用领域，包括人体姿势分析、动作识别和行为分析。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和分析的功能。在这篇文章中，将介绍如何使用OpenCV实现人体骨架识别。

首先，我们需要一些输入数据来进行骨架识别。一种常用的方法是使用摄像头采集实时视频流。在OpenCV中，我们可以使用VideoCapture类来读取摄像头的视频流。例如，下面的代码片段演示了如何打开摄像头并读取视频帧：

python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
  ret, frame = cap.read()
  cv2.imshow('frame', frame)
  
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码片段中，我们首先通过`cv2.VideoCapture(0)`打开摄像头，然后使用`cap.read()`读取视频的每一帧。每一帧被存储在`frame`变量中，然后使用`cv2.imshow()`显示在窗口中。按下'q'键会退出循环。

接下来，我们需要将视频帧转换成灰度图像。这是因为骨架识别通常在灰度图像上进行，这样可以减少计算量并提高性能。在OpenCV中，我们可以使用`cv2.cvtColor()`函数来进行颜色空间的转换。例如，下面的代码将彩色图像转换成灰度图像：

python
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，我们需要使用骨架检测算法来识别人体的骨架结构。OpenCV中提供了多种骨架检测算法的实现，包括基于深度学习的算法和传统的计算机视觉算法。其中一种常用的算法是使用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）进行关键点检测。这种方法使用训练好的模型对图像中的关键点进行预测。

在OpenCV中，我们可以使用`cv2.dnn.readNetFromTensorflow()`函数加载已经训练好的深度卷积神经网络模型。然后，我们可以使用`net.forward()`函数对图像进行前向传播，得到关键点的预测结果。例如，下面的代码展示了如何加载并使用已经训练好的模型进行关键点检测：

python
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('graph.pb')
# preprocess frame
blob = cv2.dnn.blobFromImage(gray, 1.0, (368, 368), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False)
# set the input to the neural network
net.setInput(blob)
# forward pass through the network
output = net.forward()

最后，我们可以使用检测到的关键点来绘制人体的骨架结构。每个关键点都有一个对应的坐标，我们可以使用`cv2.circle()`函数和`cv2.line()`函数将关键点连接起来，形成骨架结构。例如，下面的代码展示了如何绘制检测到的关键点和骨架：

python
for i in range(18):
  confidenceMap = output[0, i, :, :]
  _, confidence, _, point = cv2.minMaxLoc(confidenceMap)
  x = int(frameWidth * point[0]) / output.shape[3]
  y = int(frameHeight * point[1]) / output.shape[2]
  if confidence > 0.1:
    cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 8, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED)
    cv2.putText(frame, "{}".format(i), (int(x), int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 1, lineType=cv2.LINE_AA)
for pair in POSE_PAIRS:
  partFrom = pair[0]
  partTo = pair[1]
  assert(partFrom in BODY_PARTS)
  assert(partTo in BODY_PARTS)
  idFrom = BODY_PARTS[partFrom]
  idTo = BODY_PARTS[partTo]
  if points[idFrom] and points[idTo]:
    cv2.line(frame, points[idFrom], points[idTo], (255, 74, 0), 3)

上述代码中，我们首先通过`minMaxLoc()`函数找到当前关键点的坐标，然后使用`circle()`函数绘制关键点，使用`line()`函数绘制骨架。

总结起来，使用OpenCV实现人体骨架识别包含几个关键步骤：读取视频帧、转换为灰度图像、加载骨架检测模型、进行前向传播、绘制关键点和骨架。通过这些步骤，我们可以实现人体骨架的准确识别，并为后续的姿势分析和动作识别提供基础。

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