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OpenPose 完整版模型文件（已通过 openpose-1.7.0-binaries-win64-cpu-python 测试）

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  •      文件类型：ZIP

简介：
这是一个完整的OpenPose人体姿态估计模型文件包，已经过openpose-1.7.0版本在Windows 64位系统CPU环境下的Python接口测试验证。 包含了OpenPose用到的姿势、面部和手部模型，并且按照实际所需目录结构存放。 openposemodels ├── pose │ ├── body_25 │ │ ├── pose_deploy.prototxt │ │ └── pose_iter_584000.caffemodel │ ├── coco │ │ ├── pose_deploy_linevec.prototxt │ │ └── pose_iter_440000.caffemodel │ └── mpi │ ├── pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt │ └── pose_iter_160000.caffemodel ├── hand │ ├── pose_deploy.prototxt │ └── pose_iter_102000.caffemod

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  • OpenPose 完整版模型文件（已通过 openpose-1.7.0-binaries-win64-cpu-python 测试）
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    这是一个完整的OpenPose人体姿态估计模型文件包，已经过openpose-1.7.0版本在Windows 64位系统CPU环境下的Python接口测试验证。 包含了OpenPose用到的姿势、面部和手部模型，并且按照实际所需目录结构存放。 openposemodels ├── pose │ ├── body_25 │ │ ├── pose_deploy.prototxt │ │ └── pose_iter_584000.caffemodel │ ├── coco │ │ ├── pose_deploy_linevec.prototxt │ │ └── pose_iter_440000.caffemodel │ └── mpi │ ├── pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt │ └── pose_iter_160000.caffemodel ├── hand │ ├── pose_deploy.prototxt │ └── pose_iter_102000.caffemod
     
  • OpenPose 1.7.0
    优质
    OpenPose 1.7.0是一款先进的开源人体姿态估计软件工具包，支持多个人的姿态关键点检测与跟踪，广泛应用于视频分析、增强现实和机器人技术等领域。 OpenPose 1.7.0 源码、OpenPose 1.7.0_gpu 和 OpenPose 1.7.0_cpu 编译后的代码可以从官网下载并自行编译用于 Visual Studio。
     
  • openpose-windows-cpu
    优质
    简介：OpenPose-Windows-CPU是适用于Windows系统的CPU版本的人体姿态估计库，无需GPU即可运行，能够实时检测图像或视频中的人物关键点。 openpose-1.4.0-win64-cpu-binaries.zip 是 OpenPose 的最新 Windows CPU 版本。
     
  • OpenPose模型
    优质
    OpenPose是一种先进的计算机视觉技术，专注于人体姿态估计，在实时多人关键点检测方面表现出色，广泛应用于运动分析、虚拟现实等领域。 在Windows 10系统下，openpose中的models文件夹包含以下模型文件：pose_iter_102000.caffemodel、pose_iter_116000.caffemodel、pose_iter_160000.caffemodel、pose_iter_440000.caffemodel和pose_iter_584000.caffemodel。
     
  • Caffe-OpenPose模型及配置文件
    优质
    Caffe-OpenPose简介：本项目提供了一个基于Caffe深度学习框架实现的人体姿态估计系统——OpenPose的模型及相关配置文件，便于研究人员和开发者快速上手人体关键点检测任务。 结合Caffe OpenPose模型转换为RKNN模型的过程进行查看和分析。
     
  • OpenPose Models，涵盖openpose/models下的文件
    优质
    这段简介描述的是OpenPose库中“models”目录下的内容。该目录包含了用于执行人体姿态估计任务的关键模型和配置文件。这些资源对于运行姿态识别算法至关重要。 OpenPose 是一个强大的开源库，主要用于实时多人姿态估计。它能准确地检测图像或视频中人体、面部、手部的关键点，并广泛应用于人机交互、运动分析、虚拟现实、视频编辑等多个领域。 了解什么是姿态估计是理解 OpenPose 的关键之一。姿态估计属于计算机视觉的一个分支，旨在确定图像中对象各个部位的位置。在OpenPose 中，这一任务通过深度学习模型来完成，特别是卷积神经网络（CNN）的应用。 1. **Face Model**：此模型专门用于检测面部的关键点，包括眼睛、鼻子和嘴巴等特征位置。这对于面部表情识别及人脸识别等应用至关重要。该模型基于预先训练好的Facial Landmark Detection模型，能够准确地标记出51个关键点，涵盖整个面部结构。 2. **Hand Model**：手部关键点检测模型可以识别人的手关节位置，对于手势识别、虚拟现实中的手势控制等场景非常有用。OpenPose 的手部模型通常会检测出手的21个关键点，包括每个手指的各个关节和手腕部位。 3. **PoseBody_25 Model**：这是 OpenPose 核心中用于人体姿态估计的一个重要模型，能够识别出身体上的 25 个关键点。这些关键点覆盖了头部、颈部、肩部、肘部、腕部、腰部以及髋部等位置，为全身的姿态分析提供了必要的数据支持。Body_25 模型基于COCO 数据集进行训练，在复杂环境下也能准确捕捉人体动作。 4. **PoseCOCO Model**：这个模型与 Body_25 模型有关联但可能有不同的配置或优化设置。它同样针对 COCO（Common Objects in Context）数据集进行了训练，该数据包含大量多样化的人体姿态信息，使得 PoseCOCO 模型能够在不同环境和姿势下有更佳的表现。 5. **Posempi Model**：MPI (Max Planck Institute for Informatics)模型是另一种常用的人体姿态估计模型。它可能专注于特定的姿势或者在某些环境下表现得更好。虽然 MPI 和 Body_25 都包含 25 个关键点，但内部结构和训练过程可能存在差异。 这些预训练的权重文件可以直接用于 OpenPose 框架中而无需从零开始进行训练。使用时只需将模型放置于正确目录下，OpenPose 库会自动加载并执行推理操作。理解每个模型的功能与性能特点对于根据具体应用场景选择合适工具非常重要。 在实践中，除了单独应用外，还可以结合其他工具如图像处理库或深度学习框架（例如 TensorFlow 或 PyTorch）来实现更复杂的应用功能。此外，OpenPose 的可扩展性使其能够适应新的任务需求，并允许添加自定义模型以检测特定类型的对象或行为动作。 综上所述，openpose-models 压缩包提供了 OpenPose 库中用于人体、面部和手部姿态估计的关键模型文件，这些是理解和利用 OpenPose 进行各种分析的基础。掌握如何使用及了解每个模型的特性将有助于更好地应用这一强大的工具来实现创新性项目。
     
  • openpose-master.zip 文件
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    OpenPose-master.zip 是一个包含开源人体姿态估计代码和资源的压缩文件，适用于研究和开发人员使用。 这是旧版的OpenPose，在下载新版并进行编译时可能会遇到问题。使用这个旧版本则不会有问题。希望大家能给项目点个星标支持一下。
     
  • OpenPose模型：手部识别
    优质
    OpenPose模型是一款先进的计算机视觉工具，专注于人体姿态估计和手势识别。尤其在手部关键点检测方面表现出色，为研究者提供精准的手势分析解决方案。 OpenPose是一种先进的计算机视觉框架，用于实时多人关键点检测。在特定的“hand”模型中，它被训练来识别并追踪手部的关键点，包括手指关节和手腕位置。该模型是人工智能（AI）技术在人机交互、虚拟现实、增强现实及手势识别等领域的核心应用之一。 OpenPose的核心技术基于深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）。通过多任务学习处理多个身体部位如手部、脸部或全身的关键点估计问题，同时估算每个部位的坐标。对于手部模型而言，它通常会识别出手指关节和手腕的位置信息，这对理解复杂的指尖运动至关重要。 训练过程中需要大量的标注数据集作为支撑，这些数据集中包含各种姿态的手部图像，并精确地标记了每个关键点的具体位置。利用反向传播算法优化权重参数以最小化预测误差与实际值之间的差距。 OpenPose的hand模型可以应用于多种场景： - 游戏和娱乐行业：实现玩家手势控制功能，提供更加自然直观的操作体验。 - 无障碍技术领域：帮助残障人士通过手部动作进行沟通交流。 - 医疗康复训练中：监测患者的手部活动恢复情况以辅助治疗过程。 - 安全监控系统内：分析非语言行为模式或预测潜在危险信号。 为了使用OpenPose的hand模型，开发者需完成以下步骤： 1. **环境配置**：安装必要的库和依赖项如OpenCV、TensorFlow等确保运行平台支持深度学习计算； 2. **下载预训练模型**：获取用于手部关键点检测任务的已训练权重文件； 3. **代码集成**：将API接口整合进项目中以便调用相关函数执行手势识别操作； 4. **输入处理**：准备符合要求格式的手部图像或视频数据流作为预测对象； 5. **模型推理运行**：进行手部关键点的检测并获取坐标信息输出结果； 6. **可视化展示**：在原始图片上标记出所有已确定的关键位置以供进一步分析。 实践中可能会遇到性能优化需求，例如提高处理速度、减少资源消耗等。这可能涉及到对现有架构实施剪枝或量化策略来适应特定硬件平台要求；同时为了克服光照变化及遮挡等问题影响准确性，还需要额外开发后处理算法提升模型鲁棒性表现。 总之，OpenPose的hand模型在解析手部运动方面具有巨大潜力，并且是现代AI技术中用于人体行为理解和互动场景的重要工具。通过深入研究和实践探索其更多创新应用场景的可能性。
     
  • OpenPose官方姿态模型: pose_iter_xxxxxx.caffemodel
    优质
    简介：该文件为OpenPose姿态估计系统中的核心预训练模型，用于检测人体关键点和骨骼结构。通过深度学习技术优化，提供高精度的姿态识别能力。 OpenPose官方模型库包含以下文件： - body_25：pose_deploy.prototxt 和 pose_iter_584000.caffemodel - coco：pose_deploy_linevec.prototxt 和 pose_iter_440000.caffemodel - mpi：pose_deploy_linevec.prototxt、pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt 以及 pose_iter_160000.caffemodel - hand：pose_deploy.prototxt 和 pose_iter_102000.caffemodel - face：pose_deploy.prototxt 和 pose_iter_116000.caffemodel