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openpose-windows-cpu

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简介：
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。

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  • openpose-windows-cpu
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    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 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
     
  • CPU-Z for Windows
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    CPU-Z for Windows是一款功能强大的系统检测工具，能详细展示计算机硬件信息，包括处理器、内存、主板和显卡等核心组件的具体规格与参数。 该软件可以查看Windows电脑的详细信息，包括CPU型号、核心数、内存容量以及型号等硬件配置，并且还可以查看显卡型号等各种硬件详情。
     
  • TensorFlow 1.10.0-cp36 (Windows CPU版)
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    TensorFlow 1.10.0-cp36是专为Windows系统设计的CPU版本机器学习库，支持Python 3.6环境，提供强大的数值计算能力和灵活的架构以构建深度学习模型。 要在Windows系统上安装非GPU版的TensorFlow 1.10.0，请按照以下步骤操作： 1. 下载文件 `tensorflow-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl` 至桌面。 2. 打开Anaconda Prompt，输入命令 `cd Desktop` 转到桌面目录。 3. 在提示符中继续输入以下命令以安装TensorFlow：`pip install tensorflow-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl` 4. 安装过程中会自动下载其他相关依赖项。 此外，还有更多版本的TensorFlow可供选择。
     
  • OpenPose 1.7.0
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    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 Models，涵盖openpose/models下的文件
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    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-1.6.0.zip
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    OpenPose-1.6.0.zip是一款开源的人体姿态估计工具包，能够实时高精度地检测图片或视频中的人物关键点，广泛应用于人体行为分析和虚拟现实等领域。 要在GitHub上下载并安装openpose，请按照以下步骤操作： 1. 下载Visual Studio 2015或2017。 2. 安装CUDA和cudnn。 3. 下载OpenPose源代码。 4. 在解压后的OpenPose文件夹中，运行getModels.bat、getCaffe.bat、getCaffe3rdparty.bat 和 getOpenCV.bat 这四个批处理文件以下载安装过程中所需的安装包。 5. 安装CMake软件。 6. 使用CMake开始编译。在解决方案属性中将Debug模式改为Release模式，并重新生成解决方案，即可完成整个安装过程。
     
  • openpose-for-android.rar
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    OpenPose-for-Android是一款基于安卓系统的开源姿态估计工具包，它能实时进行人体关键点检测与跟踪。 基于OpenPose的姿态检测可以直接在手机上运行。
     
  • 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。