【A111】使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计

文件编号：A107

文件大小：17.5M

开发环境：Python3.8、OpenCV4.6、Pycharm2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：基于Pytorch构建Lenet5的手写数字识别(Mnist数据集)

备注说明：我修改了OpenCV DNN示例，以使用由ildoonet/tf位姿估计提供的Tensorflow MobileNet模型，而不是CMU OpenPose的Caffe模型。原始openpose。OpenCV示例中的py仅使用大于200MB的Caffe模型，而Mobilenet仅为7MB。

基本上，我们需要更改cv.dnn。blobFromImage并使用out=out[：，：19，：，：]仅获取out变量中的前19行。

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

运行效果：

Test with webcam

python openpose.py

Test with image

python openpose.py --input image.jpg

Use --thr to increase confidence threshold

python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频