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OpenPose官方姿态模型: pose_iter_xxxxxx.caffemodel

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简介：
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

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  • OpenPose官方姿态模型: pose_iter_xxxxxx.caffemodel
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    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
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • OpenPose模型
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    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。
     
  • 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。
     
  • MPU6050 DMP姿态解析官方库
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    简介：MPU6050 DMP姿态解析官方库提供了针对MPU6050六轴运动跟踪器件的姿态数据处理功能，便于开发者利用DMP直接获取传感器的姿态信息。 官方DMP姿态解析库
     
  • 姿势检测实战 —— OpenPose 实现多人大规模 2D 姿态识别项目
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    本项目运用OpenPose框架实现大规模多人场景下的二维姿态识别，旨在提供一套高效、准确的人体动作分析解决方案。 基于 OpenPose 的实时多人二维人体姿态估计方法采用了一种非参数化表示方法，称为 Part Affinity Fields（PAFs），用于学习将图像中的身体部位与个体关联起来。该系统是一个 Bottom-up 的人体姿态估计系统。
     
  • JoJoPoseEstimation:利用OpenCV与OpenPose检测参考姿态
    优质
    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