接下来是最重要的部分,编写Python代码来调用OpenPose。下面是一个简单的示例代码: importcv2importsysfromopenposeimportpyopenposeasop# 设置OpenPose的配置参数params={"model_folder":"openpose/models/","hand":False,# 是否启用手部检测"face":False,# 是否启用面部检测"net_resolution":"-1x368",# 网络分辨率}...
# 克隆 OpenPose 源代码gitclone# 进入项目目录cdopenpose 1. 2. 3. 4. 5. 克隆代码库后,我们进入 OpenPose 目录以便进行后续设置。 3. 数据准备 接下来的步骤是准备数据。通常,你需要一个带有人体关键点标注的训练集。可以使用 COCO 数据集或自己拍摄的图像。 #从 COCO 数据集下载并解压wgetunzipval2017.zip...
附带课件代码-Generative AI for Everyone 8483 0 28:16 App 245.图解内存分页原理 2124 1 23:15:34 App 【卡耐基梅隆】CMU深度学习系统(算法与实现) 2725 5 26:36 App 【目标检测算法】单阶段&双阶段 3083 4 00:28 App 【源码可分享】2025Python新年烟花代码,快给你喜欢的人绽放新年一幕烟花吧!超级特别...
cv2.imshow("OpenPose 1.7.0 - Tutorial Python API", datum.cvOutputData) cv2.imwrite("{}.jpg".format(time.time()), datum.cvOutputData) key = cv2.waitKey(15) if key == 27: break except Exception as e: print(e) sys.exit(-1) 最后准备张测试图片,执行代码 python keypoints_from_images...
01_body_from_image.py 是Openpose官方给出的demo运行文件,这篇随笔仅记载个人学习记录 代码如下: 1 # From Python 2 # It requires OpenCV installed for Python 3 import sys 4 import cv2
要使用Python进行OpenPose推理,首先需要安装OpenPose库。可以通过使用pip命令来安装,例如: ``` pip install openpose ``` 安装完成后,可以导入OpenPose库并使用它来进行姿势估计。以下是一个简单的示例代码: ``` import openpose # 加载预训练模型 model = openpose.load_model("model.pth") # 读取图像 image = ...
在python中调用 在cmake-gui中勾选BUILD_PYTHON和'BUILD_UNITY_SUPPORT'编译选项 重新Configure和Generate,在打开visual studio后,选中pyopenpose,启动生成。待代码编译完成后,会在build\x64\Debug下生成openposed.dll文件,在build\python\openpose\Debug下生成pyopenpose.cp38-win_amd64.pyd文件,这2个文件非常重要,后...
6、实现代码 1、人体姿态估计简介 人体姿态估计(Human Posture Estimation),是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来,从而估计人体姿态。 人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节,比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等,如下图。 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算,来估计人体当前的姿态。 进一...
8、运行示例代码 将项目 openpose-master 用PyCharm 打开 依次打开build_CPU\examples\tutorial_api_python 配置对应的python: 下图是 01_body_from_image.py 运行结果: 下图是 02_whole_body_from_image.py 运行结果:(执行过程) 至此,OpenPose环境搭建完成。
OpenPose的代码是用C++编写的,并且提供了Python接口,使其易于集成到各种项目中。下面我将从几个方面对OpenPose的代码进行讲解。 首先,OpenPose的代码结构分为几个主要部分,数据输入、姿势估计、关键点检测、姿势连接和结果输出。在数据输入阶段,代码负责读取图像或视频数据,并将其转换成模型可以处理的格式。姿势估计阶段...