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Problème d'estimation de la pose humaine en vision par ordinateur

Oct 08, 2023 am 10:08 AM
视觉 corps humain attitude

Problème destimation de la pose humaine en vision par ordinateur

Le problème de l'estimation de la pose humaine en vision par ordinateur nécessite des exemples de code spécifiques

L'estimation de la pose humaine est une direction de recherche importante dans le domaine de la vision par ordinateur. Son objectif est d'obtenir avec précision les informations de pose du corps humain, y compris les articulations. positions, à partir d'images ou de vidéos, angle d'articulation, etc. L'estimation de la pose humaine a de nombreuses applications dans de nombreux domaines d'application, tels que la capture de mouvement, l'interaction homme-machine, la réalité virtuelle, etc. Cet article présentera les principes de base de l'estimation de la pose humaine et fournira des exemples de code spécifiques.

Le principe de base de l'estimation de la posture humaine est de déduire la posture du corps humain en analysant les points clés du corps humain dans l'image (tels que la tête, les épaules, les mains, les pieds, etc.). Pour atteindre cet objectif, nous pouvons utiliser des modèles d'apprentissage profond tels que le réseau de neurones convolutifs (CNN) ou le réseau de neurones récurrents (RNN).

Ce qui suit est un exemple de code qui utilise la bibliothèque open source OpenPose pour implémenter l'estimation de la pose humaine :

import cv2
import numpy as np
from openpose import OpenPose

# 加载OpenPose模型
openpose = OpenPose("path/to/openpose/models")

# 加载图像
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# 运行OpenPose模型
poses = openpose.detect(image)

# 显示姿态估计结果
for pose in poses:
    # 绘制骨骼连接
    image = openpose.draw_skeleton(image, pose)
    
    # 绘制关节点
    image = openpose.draw_keypoints(image, pose)

# 显示图像
cv2.imshow("Pose Estimation", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Copier après la connexion

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous importons d'abord les bibliothèques nécessaires, puis chargeons le modèle OpenPose et chargeons l'image à estimer. Ensuite, nous exécutons le modèle OpenPose pour détecter les poses, et le résultat renvoyé est une liste contenant plusieurs poses. Enfin, nous utilisons la fonction de dessin fournie par OpenPose pour dessiner les résultats de l'estimation de pose et afficher l'image.

Il convient de noter que l'exemple de code ci-dessus est uniquement à des fins de démonstration. En fait, réaliser une estimation de la posture humaine nécessite des processus de pré-traitement, de post-traitement et d'ajustement des paramètres plus complexes. De plus, OpenPose est une bibliothèque open source qui offre plus de fonctionnalités et d'options aux utilisateurs.

En bref, l'estimation de la pose humaine est un problème important dans le domaine de la vision par ordinateur, qui déduit la pose du corps humain en analysant les points clés de l'image. Cet article fournit un exemple de code pour implémenter l'estimation de la posture humaine à l'aide de la bibliothèque open source OpenPose. Les lecteurs peuvent mener une recherche et un développement plus approfondis en fonction de leurs propres besoins.

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