# 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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人体姿态检测是计算机视觉领域中的一项关键技术,它涉及到识别和追踪人体在图像或视频中的骨架关节位置。这项技术在健康医疗、人机交互、动作识别、增强现实等多个领域有着广泛的应用。 本次提供的下载资源包含了一个先进的人体姿态检测模型,该模型基于深度学习算法,能够准确识别人体的各个关键点,包括头部、手部、脚部等。该模型经过预训练,可以直接用于多种场景的姿态检测任务,或者作为迁移学习的基础,进一步在特定数据集上进行微调以提高性能。 资源中可能还包含了相关的算法库和使用教程,帮助开发者快速集成和部署人体姿态检测功能。无论是研究人员还是应用开发者,都可以利用此资源进行二次开发,构建创新的AI应用。 在使用该资源时,请确保遵守相关的法律法规和使用协议,尊重版权和知识产权。此资源适合用作学术研究、技术开发和商业应用的参考。
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人体姿态检测.zip (8个子文件)
人体姿态检测
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
项目说明.pdf 53KB
共 8 条
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Xs_layla
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