# human-pose-estimation-opencv
Perform Human Pose Estimation in OpenCV Using OpenPose MobileNet
![OpenCV Using OpenPose MobileNet](output.JPG)
# How to use
- Test with webcam
```
python openpose.py
```
- Test with image
```
python openpose.py --input image.jpg
```
- Use `--thr` to increase confidence threshold
```
python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5
```
# Notes:
- I modified the [OpenCV DNN Example](https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/openpose.py) to use the `Tensorflow MobileNet Model`, which is provided by [ildoonet/tf-pose-estimation](https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation/tree/master/models/graph/mobilenet_thin), instead of `Caffe Model` from CMU OpenPose. The original `openpose.py` from `OpenCV example` only uses `Caffe Model` which is more than 200MB while the `Mobilenet` is only 7MB.
- Basically, we need to change the `cv.dnn.blobFromImage` and use `out = out[:, :19, :, :]` to get only the first 19 rows in the `out` variable.
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人体姿态估计,也称为人体关键点检测,是一种计算机视觉技术,它能够识别和定位人体上的特定点,如关节和肢体。这项技术在多个领域有着广泛的应用,包括健康医疗、运动分析、增强现实、人机交互等。 以下是针对“Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计”资源的介绍: **"Python+OpenCV+OpenPose人体姿态估计实战教程"**:这个资源是一个综合性的教程,它结合了Python编程语言、OpenCV(开源计算机视觉库)和OpenPose(一个流行的实时多人姿态估计系统)来教授如何实现人体关键点检测。通过这个教程,学习者将能够理解人体姿态估计的基本概念,学习如何使用OpenPose进行关键点检测,并将这些技术应用到实际的计算机视觉项目中。 该资源可能包含了详细的代码示例、演示如何使用OpenCV进行图像处理,以及如何集成OpenPose来获取人体姿态数据。它适合有一定编程基础并对计算机视觉领域感兴趣的开发者,特别是那些希望在项目中实现人体姿态估计功能的专业人士。 通过这个教程,用户不仅能够获得理论知识,还能通过实践来提高自己的技能,为将来的机器学习和人工智能项
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人体姿态检测.zip (8个子文件)
人体姿态检测
未命名.txt 332B
human-pose-estimation-opencv-master
graph_opt.pb 7.44MB
output.JPG 66KB
LICENSE 11KB
image.jpg 24KB
openpose.py 3KB
.gitignore 1KB
README.md 995B
共 8 条
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金克斯在coding
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