基于 Python 和深度学习技术实现的人体姿态识别

人体姿态识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它通过识别人体的关键点和关节位置，能够准确地判断人体的姿态和动作。这项技术可以应用在很多领域，比如运动训练、医疗康复、安保监控等，为人们的生活和工作带来了很大的便利和效益。

基于 Python 和深度学习技术实现的人体姿态识别

在本文中，我们将介绍一种基于 Python 和深度学习技术实现的人体姿态识别方法，通过读取图片或者摄像头捕获的视频流，使用 OpenCV 和 Tensorflow 模型来检测图像中的人体姿态，最终输出一幅图像，标注出身体各个关键点和关节的位置，以及关节之间的连线。

准备工作

在开始实现人体姿态识别之前，我们需要先准备一些必要的工具和材料。首先，需要安装好 Python 环境和相关的库，比如 OpenCV、Tensorflow、Numpy 等。其次，需要下载预训练的 Tensorflow 模型，用于检测图像中的人体姿态。最后，需要一张图片或者摄像头捕获的视频流，作为输入数据。

加载模型和定义参数

在加载模型之前，我们需要先定义一些常量和参数，比如身体部位的编号、关节连线等。具体代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 定义身体部位编号
body_parts = {
    
    
    0: "Nose",
    1: "Neck",
    2: "Right Shoulder",
    3: "Right Elbow",
    4: "Right Wrist",
    5: "Left Shoulder",
    6: "Left Elbow",
    7: "Left Wrist",
    8: "Right Hip",
    9: "Right Knee",
    10: "Right Ankle",
    11: "Left Hip",
    12: "Left Knee",
    13: "Left Ankle",
    14: "Right Eye",
    15: "Left Eye",
    16: "Right Ear",
    17: "Left Ear"
}

# 定义关节连线
pose_parts = [
    [0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [1, 5], [5, 6],
    [6, 7], [1, 8], [8, 9], [9, 10], [1, 11], [11, 12], [12, 13],
    [0, 14], [14, 16], [0, 15], [15, 17]
]

# 加载预训练的 Tensorflow 模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("graph_opt.pb")

读取图片或者视频流

接下来，我们需要读取图片或者摄像头捕获的视频流，作为输入数据。具体代码如下：

# 读取图片或者视频流
image = cv2.imread("test.jpg")
# cap = cv2.VideoCapture(0)

如果要读取视频流，可以将注释取消掉，并将参数设置为对应的摄像头编号。

处理图像数据

在将图像数据输入到模型之前，我们需要先对图像进行一些处理，将其转换成神经网络需要的输入格式。具体代码如下：

python
# 处理图像数据
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)
net.setInput(blob)
output = net.forward()

其中，cv2.dnn.blobFromImage 函数用于将图像转换成神经网络需要的输入格式，即将图像缩放到指定的大小，减去均值，进行归一化等操作。net.setInput 函数用于设置神经网络的输入数据。net.forward 函数用于前向传播计算，得到关键点的坐标。

绘制关键点和关节连线

在得到关键点的坐标之后，我们需要将其绘制出来，以便观察和分析。具体代码如下：

# 绘制关键点和关节连线
points = []
for i in range(len(body_parts)):
    # 获取可信度
    prob = output[0, i, 2]
    # 判断可信度是否达到阈值
    if prob > 0.5:
        # 获取关键点坐标
        x = int

完整代码

import cv2
# 关节标识

body_parts={
    
    "Nose":0,"Neck":1,
            "RShoulder":2,"RElbow":3,"RWrist":4,
            "LShoulder": 5, "LElbow": 6, "LWrist": 7,
            "RHip":8,"RKnee":9,"RAnkle":10,
            "LHip":11,"LKnee":12,"LAnkle":13,
            "REye":14,"LEye":15,
            "REar":16,"LEar":17
            }
#关节连线
pose_parts=[
    ["Neck","RShoulder"],["Neck","LShoulder"],
    ["RShoulder","RElbow"],["RElbow","RWrist"],
    ["LShoulder","LElbow"],["LElbow","LWrist"],
    ["Neck","RHip"],["RHip","RKnee"],["RKnee","RAnkle"],
    ["Neck","LHip"], ["LHip","LKnee"], ["LKnee","LAnkle"],
    ["Neck","Nose"],
    ["Nose","REye"], ["REye","REar"],
    ["Nose","LEye"], ["LEye","LEar"]
]
cap=cv2.VideoCapture("a2.jpg")
# cap=cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
# 加载模型
net=cv2.dnn.readNetFromTensorflow("pose.pb")
while cv2.waitKey(1)<0:
    ok,frame=cap.read()
    if not ok:
        cv2.waitKey()
        break
    width=frame.shape[1]
    height=frame.shape[0]
    net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(
        frame,1.0,(368,368),(127,127,127),swapRB=True,crop=False
    ))
    out=net.forward()
    out=out[:,:19,:,:]
    # print(out)
    points=[]
    for i in range(len(body_parts)):
        heatmap=out[0,i,:,:]
        _,conf,_,point=cv2.minMaxLoc(heatmap)
        x=(width*point[0])/out.shape[3]
        y=(height*point[1])/out.shape[2]
        points.append((int(x),int(y))if conf>0.2 else None)
    # print(points)
    for p in pose_parts:
        partfrom = p[0]
        partto=p[1]
        idfrom=body_parts[partfrom]
        idto=body_parts[partto]
        if points[idfrom] and points[idto]:
            # 画线
            cv2.line(frame,points[idfrom],points[idto],(0,200,0),3)
            # 画点
            cv2.ellipse(frame,points[idfrom],(3,3),0,0,360,(0,0,200),cv2.FILLED)
            cv2.ellipse(frame, points[idto], (3, 3), 0, 0, 360, (0, 0, 200), cv2.FILLED)
    cv2.imshow("",frame)

效果