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CV之DNN:基于OpenPose的OpenCV利用DNN算法实现对单人体姿态(詹姆斯扣篮+美女跳舞)实时估计检测

一个处女座的程序猿 发布时间:2019-12-17 16:56:41 ,浏览量:0

CV之IPE之DNN:基于OpenPose和OpenCV利用DNN算法的.pb文件实现对视频单个体进行实时姿态估计检测(以詹姆斯扣篮+美女跳舞为例)案例应用

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基于OpenPose和OpenCV利用DNN算法的.pb文件实现对视频单个体进行实时姿态估计检测(以詹姆斯扣篮+美女跳舞为例)案例应用

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实现代码

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基于OpenPose和OpenCV利用DNN算法的.pb文件实现对视频单个体进行实时姿态估计检测(以詹姆斯扣篮+美女跳舞为例)案例应用 输出结果

实现代码

CV之DNN:基于OpenPose的OpenCV利用DNN算法实现对单人体姿态(美女跳舞)实时估计检测—实现代码

    points = []
    for i in range(len(BODY_PARTS)):
        # Slice heatmap of corresponging body's part.
        heatMap = out[0, i, :, :]
        _, conf, _, point = cv.minMaxLoc(heatMap)
        x = (frameWidth * point[0]) / out.shape[3]
        y = (frameHeight * point[1]) / out.shape[2]
        # Add a point if it's confidence is higher than threshold.
        points.append((int(x), int(y)) if conf > args.thr else None)

    for pair in POSE_PAIRS:
        partFrom = pair[0]
        partTo = pair[1]
        assert(partFrom in BODY_PARTS)
        assert(partTo in BODY_PARTS)

        idFrom = BODY_PARTS[partFrom]
        idTo = BODY_PARTS[partTo]

        if points[idFrom] and points[idTo]:
            cv.line(frame, points[idFrom], points[idTo], (0, 255, 0), 3)
            cv.ellipse(frame, points[idFrom], (3, 3), 0, 0, 360, (0, 0, 255), cv.FILLED)
            cv.ellipse(frame, points[idTo], (3, 3), 0, 0, 360, (0, 0, 255), cv.FILLED)

    t, _ = net.getPerfProfile()
    freq = cv.getTickFrequency() / 1000
    cv.putText(frame, '%.2fms' % (t / freq), (10, 20), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0))

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