Tabla de contenido
¿Qué es la estimación de la pose humana?
Método de estimación de la postura humana.
Áreas de aplicación de la estimación de la postura humana.
la interacción persona-ordenador
introducción
La estimación de la postura humana es una dirección de investigación importante en el campo de la visión por computadora, cuyo objetivo es analizar y comprender la información de la postura humana en imágenes o videos a través de algoritmos de visión por computadora. La estimación de la postura humana juega un papel importante en muchos campos de aplicación, como la interacción persona-computadora, el reconocimiento de acciones, el análisis de movimiento, etc. Este artículo presentará los conceptos básicos, los métodos comunes y las áreas de aplicación de la estimación de la postura humana.
¿Qué es la estimación de la pose humana?
La estimación de la postura humana se refiere a inferir la información de la postura del cuerpo humano a partir de imágenes o videos a través de tecnología de visión por computadora, es decir, la posición y postura de cada punto de articulación del cuerpo humano. Los puntos articulares suelen referirse a partes articulares del cuerpo humano, como la cabeza, los hombros, los brazos, las piernas, etc. La estimación de la postura humana se puede utilizar para analizar el estado de movimiento del cuerpo humano, el reconocimiento de acciones, el seguimiento de la postura y otras tareas.
El siguiente es un código de muestra para la estimación de la pose humana basado en el aprendizaje profundo, utilizando la biblioteca OpenPose:
pythonCopy codeimport cv2
import numpy as np
from openpose import pyopenpose as op
# 加载OpenPose模型
params = dict()
params["model_folder"] = "openpose/models/"
params["net_resolution"] = "-1x368"
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()
# 加载图像
image_path = "path_to_image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
# 运行人体姿势估计
datum = op.Datum()
datum.cvInputData = image
opWrapper.emplaceAndPop([datum])
# 获取关节点信息
keypoints = np.array(datum.poseKeypoints)
# 绘制关节点
for person in keypoints:
for idx, keypoint in enumerate(person):
cv2.circle(image, (int(keypoint[0]), int(keypoint[1])), 3, (0, 255, 0), -1)
# 显示结果图像
cv2.imshow("Pose Estimation", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()Tenga en cuenta que este es solo un código de ejemplo simple que utiliza la biblioteca OpenPose para la estimación de la pose humana. Antes de ejecutar el código, debe instalar la biblioteca OpenPose y colocar los archivos del modelo en la carpeta correcta. Además, debe image_pathreemplazarla con la ruta de la imagen en la que desea realizar la estimación de pose. Este código de muestra puede ayudarle a comprender el proceso básico de estimación de la pose humana y cómo utilizar la biblioteca OpenPose. Sin embargo, las aplicaciones reales pueden requerir más configuraciones de parámetros y procesamiento de datos según necesidades específicas.
Método de estimación de la postura humana.
Los métodos de estimación de la pose humana se pueden dividir en dos categorías: métodos basados en 2D y métodos basados en 3D.
Métodos basados en 2D
Los métodos de estimación de la pose humana basados en 2D utilizan principalmente una sola cámara o imagen para inferir la pose del cuerpo humano. Este tipo de método generalmente primero separa el cuerpo humano de la imagen mediante tecnología de segmentación de imágenes y luego utiliza algoritmos de detección de puntos clave para detectar los puntos de unión del cuerpo humano. Los algoritmos de detección de puntos clave de uso común incluyen métodos basados en características artificiales y métodos basados en aprendizaje profundo. Los métodos basados en el aprendizaje profundo suelen utilizar redes neuronales convolucionales (CNN) para aprender la relación de mapeo desde imágenes hasta ubicaciones de puntos conjuntos.
Enfoque basado en 3D
Los métodos de estimación de la pose humana basados en 3D utilizan múltiples cámaras o secuencias de imágenes para inferir la pose tridimensional del cuerpo humano. Este tipo de método suele requerir la calibración de la cámara y la correlación de múltiples vistas para recuperar la pose tridimensional del cuerpo humano. Los métodos comúnmente utilizados incluyen métodos basados en restricciones geométricas de múltiples vistas y métodos basados en aprendizaje profundo. Los métodos basados en el aprendizaje profundo suelen utilizar redes neuronales convolucionales para aprender a mapear relaciones desde imágenes de múltiples vistas hasta poses 3D.
Áreas de aplicación de la estimación de la postura humana.
La estimación de la postura humana se utiliza ampliamente en muchos campos de aplicación, los siguientes son varios campos de aplicación comunes:
la interacción persona-ordenador
La estimación de la postura humana se puede utilizar para la interacción persona-computadora. Al analizar la postura y los movimientos humanos, se puede lograr una interacción persona-computadora sin contacto. Por ejemplo, el reconocimiento de gestos se puede utilizar para controlar computadoras, juegos y otros dispositivos con gestos.
Reconocimiento de acción
La estimación de la postura humana se puede utilizar para el reconocimiento de acciones para identificar el comportamiento humano mediante el análisis de la postura y los movimientos del cuerpo humano. Por ejemplo, en los deportes, las técnicas de movimiento y el estado de los atletas se pueden evaluar analizando sus posturas y movimientos.
Análisis deportivo
La estimación de la postura humana se puede utilizar para el análisis del movimiento para analizar el estado y la trayectoria del movimiento del cuerpo humano mediante el análisis de la postura y los movimientos del cuerpo humano. Por ejemplo, en el ámbito del fitness, los errores de movimiento se pueden detectar y corregir analizando la postura y los movimientos del cuerpo humano.
El siguiente es un código de ejemplo para la estimación de la pose humana utilizando un modelo de aprendizaje profundo, utilizando las bibliotecas PyTorch y torchvision:
pythonCopy codeimport torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import resnet50
from PIL import Image
# 加载预训练的ResNet-50模型
model = resnet50(pretrained=True)
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 加载图像
image_path = "path_to_image.jpg"
image = Image.open(image_path)
# 对图像进行预处理
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
input_tensor = preprocess(image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)
# 利用模型进行前向推理
with torch.no_grad():
output = model(input_batch)
# 加载人体姿势关节点标签文件
labels_path = "path_to_labels.txt"
with open(labels_path, "r") as f:
labels = f.read().splitlines()
# 解析预测结果
_, predicted_idx = torch.max(output, 1)
predicted_label = labels[predicted_idx.item()]
print("Predicted pose: ", predicted_label)Tenga en cuenta que este es solo un código de ejemplo simple que utiliza un modelo ResNet-50 previamente entrenado para clasificar imágenes de entrada para la estimación de la pose humana. Antes de ejecutar el código, debe descargar los pesos del modelo ResNet-50 previamente entrenados y los archivos de etiquetas de puntos de articulación de postura humana y establecer su ruta en labels_path. Además, debe image_pathreemplazarla con la ruta de la imagen en la que desea realizar la estimación de pose. Este código de muestra puede ayudarle a comprender cómo utilizar modelos de aprendizaje profundo para estimar la pose humana. Sin embargo, en aplicaciones reales, puede ser necesario seleccionar modelos, conjuntos de datos y archivos de etiquetas apropiados según las necesidades específicas, y realizar más procesamiento y posprocesamiento de datos.
Resumir
La estimación de la postura humana es una dirección de investigación importante en el campo de la visión por computadora, que puede utilizar algoritmos de visión por computadora para inferir la información de la postura del cuerpo humano en imágenes o videos. Los métodos de estimación de la postura humana incluyen métodos basados en 2D y métodos basados en 3D, con una amplia gama de aplicaciones, incluida la interacción persona-computadora, el reconocimiento de acciones, el análisis de movimiento, etc. Con el desarrollo continuo de la visión por computadora y la tecnología de aprendizaje profundo, la estimación de la postura humana tendrá un potencial cada vez mayor en aplicaciones prácticas.