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JoJoPoseEstimation:利用OpenCV与OpenPose检测参考姿态

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简介：
JoJoPoseEstimation是一款结合了OpenCV和OpenPose技术的姿态识别工具。它能够准确地检测并估计图像或视频中人物的姿势，为用户提供直观、精确的身体关键点信息。 JoJoPoseEstimation 使用 OpenPose 识别《JOJO的奇妙冒险》中的姿势。 它是什么？ 使用 CMU 的 OpenPose 检测关键的身体角度。为了检测这些角度，我采用余弦定律（可以参见之前制作的 GitHub 存储库）。比较这些框架的角度，并找到最接近 JoJo 姿势的那个。 特征： - 检测身体角度 - 存储身体角度 - 将输入的身体角度与存储的角度进行对比 - 返回对比结果 - 当返回时，更改输入框并播放音乐 是基于《JOJO的奇妙冒险》的参考项目。 使用的模块/包有：numpy、opencv、math、os 和 pygame。此外还使用了 time 模块（在 get_snapshot 中）。 这个想法基于以下工作：https

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  • JoJoPoseEstimation:利用OpenCV与OpenPose检测参考姿态
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    JoJoPoseEstimation是一款结合了OpenCV和OpenPose技术的姿态识别工具。它能够准确地检测并估计图像或视频中人物的姿势，为用户提供直观、精确的身体关键点信息。 JoJoPoseEstimation 使用 OpenPose 识别《JOJO的奇妙冒险》中的姿势。 它是什么？ 使用 CMU 的 OpenPose 检测关键的身体角度。为了检测这些角度，我采用余弦定律（可以参见之前制作的 GitHub 存储库）。比较这些框架的角度，并找到最接近 JoJo 姿势的那个。 特征： - 检测身体角度 - 存储身体角度 - 将输入的身体角度与存储的角度进行对比 - 返回对比结果 - 当返回时，更改输入框并播放音乐 是基于《JOJO的奇妙冒险》的参考项目。 使用的模块/包有：numpy、opencv、math、os 和 pygame。此外还使用了 time 模块（在 get_snapshot 中）。 这个想法基于以下工作：https
     
  • 利用Python、OpenCV和OpenPose进行人体姿态估计（关键点检测）
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与OpenPose库，实现对人体姿态的关键点检测，精准捕捉并分析人体动作。 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个热门研究课题，旨在识别并定位图像或视频中的人体关键点，例如头部、手部及脚部位置。 以下是使用Python语言结合OpenCV以及开源库OpenPose来实现这一目标的相关资源概述： 1. **OpenPose库**：该项目由卡内基梅隆大学开发，并且是完全开放源代码的。它利用卷积神经网络（CNN）和监督学习技术，基于Caffe框架构建而成。此工具具备出色的能力来进行单人及多人姿态估计工作，在人体动作、面部表情以及手指活动等领域的实时二维姿态识别方面表现出色。 2. **Python**：作为一种高级编程语言，Python因其简洁明了的语法而被广泛应用于快速开发和原型设计领域内。在处理人体姿态估计项目时，该语言常用于编写调用OpenPose库所需脚本，并负责相关数据管理任务。 3. **OpenCV**：这是一个开源计算机视觉与机器学习软件包，包含了大量的图像处理、视频分析以及物体检测等算法模块。于进行人体姿态估计而言，它能够支持对输入图片执行预处理或后期加工操作（如转化为灰度图），从而辅助实现更加精准的姿态识别效果。
     
  • 利用OpenPose进行人体姿态估计
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    《利用OpenPose进行人体姿态估计》：本文介绍了基于深度学习框架的人体姿态估计算法OpenPose，并详细探讨了其工作原理、技术特点及应用场景。 内容概要：本段落主要介绍如何利用开源的OpenPose库来实现对人体19个部位点的识别功能。适用人群为人力资源姿态识别初学者以及对OpenPose感兴趣的入门者。在使用场景方面，可以应用于工厂工人操作规范检测和指导效果评估等场合。
     
  • zed-openpose: 实时3D多人姿态捕捉利用OpenPose与ZED摄像头
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    Zed-OpenPose是一款结合了OpenPose和ZED摄像头技术的实时应用，专注于实现高效、准确的三维多人姿态捕捉。 OpenPose与ZED的结合示例展示了如何使用深度学习框架从单个2D图像中检测骨骼，并利用ZED提供的3D信息来定位关节。输出结果为骨骼的3D视图。 要安装并配置此示例，可以将其放入文件夹内或通过cmake编译和安装OpenPose，以便在任何位置进行编译使用。以下是使用cmake安装过程： 1. 克隆存储库： ``` git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/ ``` 2. 构建并安装它： ``` cd openpose mkdir build cmake .. # 这个过程可能需要一些时间 make -j8 sudo make install 该示例还需要ZED SDK 3，请按照相应说明进行配置。
     
  • 利用MediaPipe进行姿态检测
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    本项目基于Google的MediaPipe库，实现人体姿态的关键点检测与跟踪。通过摄像头输入实时捕捉用户动作，并在图像中直观展示关键节点和连接线，适用于健身指导、手势识别等领域。 1. 使用MediaPipe实现姿态检测。 2. 通过bazel编译生成动态库，并提供给winform调用。
     
  • 基于OpenCV的姿态检测项目
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    本项目运用OpenCV库进行姿态检测，旨在实现对人体关键点识别与跟踪，适用于运动分析、医疗康复训练等多个领域。 OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，包含了众多用于图像处理和计算机视觉的算法。在这个“opencv做的姿态检测项目”中，我们重点探讨如何利用OpenCV实现人体姿态检测，并结合支持向量机（SVM）进行样本训练，以提高检测准确性和效率。 姿态检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是在图像或视频中识别和定位人物的关键关节位置，如肩、肘、膝等。这种技术广泛应用于人机交互、运动分析、安全监控等多个场景。 在OpenCV中可以使用多种方法进行姿态检测，包括传统的基于模板匹配的方法以及现代的深度学习方法。在这个项目中采用了SVM作为机器学习模型进行姿态检测。SVM是一种二分类模型，通过找到最优超平面来划分数据集，它可以有效地处理高维特征空间，在姿态检测问题上我们可以将关键关节的位置作为特征输入，并训练出一个分类器以判断这些特征是否对应于特定的人体姿态。 为了训练SVM模型通常需要大量的标注数据。每个样本应包含一个人的图像及其对应的关节位置。构建这样的数据集可能涉及手动标注或使用已有的公开数据集。在OpenCV中，可以使用`cv::ml::SVM`类来创建、训练和应用SVM模型。训练过程中可能需要对特征进行预处理如归一化以确保模型在不同的特征尺度上表现一致。 实际应用中姿态检测通常分为两步：特征提取和姿态估计。特征提取包括骨骼点检测、边缘检测、颜色直方图等；而姿态估计则根据提取的特征使用SVM模型进行分类。OpenCV提供了丰富的图像处理函数，如`cv::HOGDescriptor`用于提取HOG特征或`cv::GoodFeaturesToTrack`用于检测角点，这些都可以作为特征的一部分。 项目中的“wizard2000 - 副本”可能是指项目的源代码或者数据集文件。如果它是源代码，则应包含读取图像、提取特征、训练和应用SVM模型以及绘制关节位置等关键步骤；如果是数据集则可能包括原始图像及其对应的关节标注信息。 这个项目展示了如何利用OpenCV结合SVM进行人体姿态检测，这不仅需要对OpenCV的图像处理功能有深入理解，还需要熟悉机器学习特别是SVM的工作原理。同时项目的实施也需要良好的编程技巧和计算机视觉领域的理论知识支持。通过这样的实践可以提升开发者在图像分析和人工智能领域的能力。
     
  • 利用yolov5与openpose进行摔倒检测
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    本项目运用YOLOv5模型实现目标检测，并结合OpenPose姿态估计技术，有效识别和监测人体动作，旨在准确检测摔倒事件，为老年人及需要特殊照顾的人群提供安全保障。 通过 yolov5 和 openpose 实现摔倒检测需要的模型文件可以从网盘下载。运行 runOpenpose.py 只执行了 open pose 功能，可以获取人体的关键点图，这些关键点图用于后续 .jit 模型训练，并会保存在 data/test 文件夹中。在 pose.py 中 draw 方法的最后一部分可以控制保存关键点图的位置。 运行 detect.py 时，程序首先进行 yolo 目标检测，在检测到人后，会在 detect.py 的第169行根据框的宽高比判断是否符合标准（后续可自行修改）。接下来，会利用坐标将人的图片提取出来给 openpose 进行人姿态检测。 在 runOpenpose.py 文件中第 159 行也加了一些限制条件（同样可以进行调整），以适应不同的需求。如果希望检测其他姿势： 1. 收集相关图像并运行 runOpenpose.py 获得人体关键点图。 2. 将获取到的关键点图根据需要分类，分别放入 data/train 和 data/test 文件夹中。 3. 运行 action_detect/train.py 来进行模型训练。
     
  • RealTime3DPoseTracker-OpenPose: 利用OpenPose和Python进行实时三维姿态跟踪（基于RealSens）
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    简介：RealTime3DPoseTracker-OpenPose是一个利用OpenPose与Python实现的实时三维人体姿态跟踪项目，专为Intel RealSense摄像头设计，适用于各类姿势分析应用。 使用OpenPose、Python机器学习工具包以及Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤： 1. 安装OpenPose及PyOpenPose，硬件需求：4 GPU，GeForce GTX 1080；操作系统要求：Ubuntu 16.04。 2. 克隆OpenPose存储库：“git clone”命令克隆项目代码。 3. 使用“git reset --hard #version”将OpenPose版本重置为指定提交的版本。 4. 下载并安装CMake GUI，使用以下命令进行：sudo apt-get install cmake-qt-gui 5. 安装CUDA 8。