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开源姿态识别openpose-1.5.1源码

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简介：
openpose中包含的人脸关键点、手部关键点以及人体各关节的定位功能。该技术通过关键点亲和度向量场模型实现对关键点的聚类分析；采用自bottom-up的解析方式可显著提升效率，且与被检测的目标数量无关；整个系统由两个主要模块组成：基于关键点位置可信度估计网络和关键点亲和性向量场估计网络。

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  • OpenPose：开放姿态识别系统
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    简介：OpenPose是一种先进的计算机视觉模型，能够实时进行多人姿态估计与面部关键点检测，在科研和工业界均有广泛应用。 构建类型为Linux, MacOS 和 Windows 的建置状态代表了第一个实时多人系统，该系统可以在单个图像上联合检测人体、手部、面部及脚的关键点（总共135个关键点）。此项目由多个贡献者共同完成，并且持续维护中。没有OpenPose是不可能实现的。 我们还要感谢所有支持和参与项目的人员。在前面的内容中展示了全身2D姿势估计的结果，包括身体、脸部和手部等部分。测试了OpenPose视频序列中的功能表现，并进行了脸部及手部3D姿势重建与估计的测试工作。 此外，还介绍了使用Unity插件进行的OpenPose 3D模块测试运行时分析。我们展示了三个可用的姿势估计库（在相同的硬件条件下）之间的推理时间比较：包括OpenPose、Alpha-Pose（快速Pytorch版本）和Mask R-CNN。结果显示，OpenPose的运行时是恒定的，而Alpha-Pose及Mask R-CNN则有所不同。
  • 基于Openpose-pytorch的姿态检测与人体关键点识别开源项目
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    本项目采用Openpose-pytorch框架，致力于提供高效准确的人体姿态检测和关键点识别解决方案，支持多种应用场景。 项目文件结构如下： - `image` - 测试图像 - `model` - 已训练好的模型权重 - `notebooks` - 原理笔记 - `src` - 算法源码 - `demo.py` - 测试图像的示例程序 - `demo_camera.py` - 用于测试摄像头的程序 - `demo_video.py` - 测试视频的程序 OpenPose在人体关键点（即骨架）提取和识别方面非常有效，可以在此基础上进行其他场景检测或功能开发。
  • 人体姿态动作识别源代码
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    本项目提供一套用于人体姿态和动作识别的源代码，基于先进的机器学习算法与深度学习模型，适用于多种应用场景。 这是基于Python的OpenCV人体姿态动作检测算法的源代码。
  • 开放姿势识别OpenPose与火柴人模型
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    简介：开放姿势识别（OpenPose）技术能够实时检测图像或视频中的人物关键点，构建出类似火柴人的姿态模型，广泛应用于人体动作分析、虚拟现实等领域。 人体姿态识别技术OpenPose能够生成火柴人图像，用于检测并追踪人体关键点，在计算机视觉领域有广泛应用。
  • 基于人体骨骼姿态的姿势识别源码.zip
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    本资源提供一套用于识别和分析人体姿势的代码包。通过检测关键骨骼节点，实现对复杂动作的有效解析与分类，适用于运动科学、虚拟现实及游戏开发等领域。 基于人体骨骼姿态的姿势识别代码可以帮助开发者更准确地捕捉并分析人的动作。这类代码通常会利用传感器数据或摄像头输入来追踪关键的身体关节点，并根据这些点的位置关系判断出具体的人体姿态，进而应用于健康管理、虚拟现实游戏等领域中。编写此类程序时需要考虑算法效率和准确性之间的平衡，同时也要确保对不同人群的适用性，比如针对儿童与成人的差异进行调整优化。
  • OpenPose人体姿态识别库的中文帮助文档.pdf
    优质
    本PDF文件提供了针对OpenPose人体姿态识别库的详细中文指南与教程，旨在帮助用户轻松掌握其安装、配置及使用方法。 适合使用C++或Python编程语言的朋友们来学习。
  • OpenPose的PTH模型文件，涵盖姿态与手部识别
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    本资源提供OpenPose项目的PTH格式模型文件，支持人体姿态及手部关键点检测。适用于深度学习研究和应用开发。 OpenPose是一款强大的实时多人系统，用于人体、手部、面部和脚部的关键点检测，在计算机视觉与人工智能领域有着广泛的应用场景，例如人机交互、动作识别、虚拟现实及视频编辑等。此压缩包文件提供了针对人体姿态（pose）以及手部姿态（hands）的OpenPose模型。 1. **Caffe模型文件**： - `body_pose.caffemodel` 和 `hand_pose.caffemodel` 是通过Caffe框架训练得到的深度学习模型，用于对人体姿态和手部姿态进行估计。它们包含了在训练过程中获取到的所有权重与参数信息，能够对输入图像执行特征提取及关键点定位。 2. **Deploy Prototxt文件**： - `body_pose_deploy.prototxt` 和 `hand_pose_deploy.prototxt` 是模型部署配置文件，描述了网络结构的计算图。这些文档定义了数据流的方向、层之间的连接等信息，用于指导实际应用中加载和执行模型的过程。 3. **PyTorch PTH 模型文件**： - `body_pose_model.pth` 和 `hand_pose_model.pth` 是转换成 PyTorch 格式的预训练模型。尽管原始的Caffe模型已经过充分训练，但这些PTH文件允许开发者在使用更灵活和用户友好的深度学习框架PyTorch环境中运行OpenPose。 4. **工作流程**： - OpenPose通常会从摄像头或图像文件获取输入，并通过一系列预处理步骤（如归一化、缩放等）进行数据准备。 - 接下来，利用`body_pose_deploy.prototxt`和`body_pose.caffemodel`(或 `hand_pose_deploy.prototxt` 和 `hand_pose.caffemodel`)对目标人体或手部姿态进行检测，并输出关键点坐标信息。 - 这些关键点可用于进一步的分析、识别或者渲染。 5. **应用场景**： - 在体育领域，OpenPose能够追踪运动员的动作轨迹，为教练和分析师提供技术动作评估依据； - 游戏与虚拟现实场景下，它能增强用户体验感，例如通过手势控制实现互动。 - 医疗应用中，可以辅助分析患者的运动模式以支持诊断及康复治疗计划的制定； - 安防监控系统可利用OpenPose监测异常行为，提升安全防护效能。 6. **模型优化和自定义**： - 开发者可根据具体需求对现有模型进行微调（如调整网络结构、修改关键点数量等）或采用迁移学习技术以提高特定场景下的性能表现。 - 由于提供有Caffe与PyTorch两种格式的预训练模型，用户可以根据自身开发环境及偏好选择合适的框架。 此压缩包文件包含OpenPose的核心模型资源，使用户可以直接使用或者根据需要进行定制化修改来实现人体和手部姿态检测。无论是科研还是商业应用场合下，这些模型都是获取精确且实时关键点数据的重要工具。
  • 人体行为姿态识别的MATLAB源码.zip
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    本资源提供一套基于MATLAB的人体行为姿态识别源代码，涵盖数据预处理、特征提取及分类算法实现等内容，适用于科研与学习。 该课题研究基于Matlab的异常行为检测技术。例如，在我国农村地区，许多空巢老人的孩子们常年在外打工。目前的监控系统只能被动地查看录像并回放画面，并不能对其中的信息进行判断或预警。本课题利用Matlab来分析和识别监控视频中的人体行为，一旦发现诸如快速奔跑、缓慢行走或者跌倒等异常情况时立即发出警告，以防止意外事件的发生。这项设计属于一种主动式的监控系统，并且包含有人机交互界面，需要有一定的编程基础才能使用。
  • Python溺水行为检测-姿态识别源码
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    本项目提供基于Python的姿态识别代码，专注于检测人体是否处于可能的溺水姿势，适用于游泳池或开放水域的安全监控系统。 随着人工智能技术的发展，越来越多的落地项目正在涌现，特别是在计算机视觉领域。今天我们来做一个与计算机视觉相关的训练任务：使用Python编写程序以判断用户是否溺水，并通过姿态识别和图像分类相结合的方式得出结果。这个过程包括了姿态识别以及基于图像的内容分类。