Human Pose Estimation with OpenCV and OpenPose MobileNet: Implementation Details...

简介：
本文详细介绍了使用OpenCV和基于MobileNet的OpenPose模型进行人体姿态估计的技术细节与实现方法。 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计的方法如下： 运行代码进行测试： - 使用网络摄像头：`python openpose.py` - 用图像测试：`python openpose.py --input image.jpg` 调整置信度阈值： 可以通过添加参数 `--thr` 来增加或降低置信度阈值，例如：`python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5` 注意事项： 我修改了代码以使用由提供的TensorFlow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 原始openpose.py文件仅使用超过200MB的Caffe Model，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改`cv.dnn.blobFromImage`并使用 `out = out[:, :19, :, :]` 进行调整。