打造属于自己的人体识别系统：基于openpose，开源且免费

安装CMake：

访问CMake的官方网站（https://cmake.org/download/），下载最新的Windows安装程序。

运行下载的安装程序，并按照安装向导的说明进行安装。

安装CUDA（可选）：

CUDA是用于GPU加速的平行计算平台，对于OpenPose的一些功能来说是可选的，但推荐安装。

访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），下载适合你操作系统和CUDA支持的版本。

运行下载的CUDA安装程序，并按照安装向导的说明进行安装。

安装OpenCV：

OpenPose依赖于OpenCV进行图像和视频处理。

在Windows系统上，可以使用pip进行OpenCV的安装。

打开命令提示符（Command Prompt）并运行以下命令：

Copy codepip install opencv-python

安装OpenPose：

克隆OpenPose存储库：打开Git Bash或其他终端，并导航到你选择的目录。运行以下命令克隆OpenPose存储库：

bashCopy codegit clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git

配置和生成：打开CMake GUI（如果已经安装了CMake）并设置以下路径：

"Where is the source code"（源代码路径）：指向刚刚克隆的OpenPose存储库路径。

"Where to build the binaries"（生成路径）：指定一个新的目录，用于生成OpenPose的输出文件。

然后点击 "Configure"（配置）按钮，并选择你的编译器。在弹出的对话框中选择 "Generate"（生成）按钮。

编译OpenPose：

打开生成的生成项目文件（例如，Visual Studio的.sln文件）。

在Visual Studio中，选择正确的构建配置（Debug或Release）和平台（x86或x64）。

点击生成按钮，编译OpenPose。

安装OpenPose：

编译完成后，在生成目录中会生成OpenPose的可执行文件。

将生成目录中的

bin、

models 和

lib 文件夹复制到你的项目中。

完成上述步骤后，你应该已经安装了CMake、CUDA（可选）和OpenCV，并成功编译和安装了OpenPose库。在你的Python项目中导入OpenPose并开始使用它的功能。请确保按照OpenPose官方文档提供的详细安装指南进行操作，以获取更准确的信息。

要显示人物的骨骼位置，你可以使用姿势估计算法来检测人体关键点，并在图像上绘制出骨骼连接线。OpenCV提供了一个称为"OpenPose"的流行姿势估计库，它可以用于检测人体关键点并估计姿势。

要在你的程序中集成OpenPose，需要进行以下步骤：

安装OpenPose库：请参考OpenPose官方文档（

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose）以获取安装说明。根据你的系统和需求，按照指导安装OpenPose库。

导入OpenPose库：在你的代码中导入OpenPose库，以便可以使用其中的功能。导入OpenPose的示例代码如下：

pythonCopy codefrom openpose import pyopenpose as op

配置OpenPose参数：创建一个OpenPose实例，并配置相关参数。你可以根据需要调整参数。下面是一个简单的示例：

pythonCopy codeparams = dict()

params["model_folder"] = "path/to/openpose/models" # OpenPose模型文件夹的路径

params["net_resolution"] = "-1x368" # 图像尺寸

params["number_people_max"] = 1 # 最大检测人数

opWrapper = op.WrapperPython()

opWrapper.configure(params)

opWrapper.start()

进行姿势估计：在你的人体检测循环中，使用OpenPose进行姿势估计，并获取人体关键点。下面是一个简单的示例：

pythonCopy codedatum = op.Datum()

datum.cvInputData = frame # 当前帧图像

opWrapper.emplaceAndPop([datum])

keypoints = datum.poseKeypoints # 人体关键点

绘制骨骼连接线：使用人体关键点数据，在图像上绘制出人体的骨骼连接线。你可以使用OpenCV的绘图函数来实现。下面是一个示例：

pythonCopy codefor person in keypoints:

for i, joint in enumerate(person):

if joint[2] > 0.2: # 过滤掉置信度较低的关键点

cv2.circle(frame, (int(joint[0]), int(joint[1])), 3, (0, 255, 0), -1)

for pair in opPose.POSE_COCO_BODY_PARTS:

if person[pair[0]][2] > 0.2 and person[pair[1]][2] > 0.2:

cv2.line(frame, (int(person[pair[0]][0]), int(person[pair[0]][1])),

(int(person[pair[1]][0]), int(person[pair[1]][1])), (0, 255, 0), 2)

请注意，以上代码只是一个简单示例，你可能需要根据你的需求进行适当的修改和优化。

使用OpenPose进行姿势估