2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo

2D Pose人体关键点实时检测是一个非常热门的研究领域，广泛应用于动作捕捉、虚拟现实、运动分析等领域。以下我将分别介绍如何在Python、Android和C++中实现2D Pose人体关键点实时检测的Demo。 ### Python Demo 我们可以使用OpenPose库来实现2D Pose人体关键点实时检测。 首先安装OpenPose： ```bash pip install git+https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git@master ``` 然后可以使用如下代码进行实时检测： ```python import cv2 from openpose import pyopenpose as op # 配置参数 params = dict() params["model_folder"] = "models/" # 启动OpenPose opWrapper = op.WrapperPython() opWrapper.configure(params) opWrapper.start() # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 处理图像 datum = op.Datum() datum.cvInputData = frame opWrapper.emplaceAndPop([datum]) # 显示结果 cv2.imshow("OpenPose", datum.cvOutputData) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码中我们首先配置了OpenPose的参数，启动了OpenPose，然后打开了摄像头进行实时的人体关键点检测，并将结果显示出来。 ### Android Demo 在Android上我们可以使用TensorFlow Lite提供的PoseNet模型。 首先添加依赖： ```gradle implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.1.0' ``` 然后可以使用如下代码进行实时检测： ```java // 初始化PoseNet Interpreter interpreter = new Interpreter(loadModelFile(context)); Camera camera = Camera.open(); camera.setPreviewCallback(new Camera.PreviewCallback() { @Override public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) { // 将数据转换为Bitmap Bitmap bitmap = convertYUV420ToBitmap(data); // 使用PoseNet进行检测 float[][][] heatmaps = detectPose(interpreter, bitmap); // 绘制关键点 Canvas canvas = new Canvas(bitmap); drawKeypoints(canvas, heatmaps); // 显示结果 ImageView imageView = findViewById(R.id.imageView); imageView.setImageBitmap(bitmap); } }); ``` ### C++ Demo 在C++中我们可以使用OpenCV和DL libraries如TensorFlow或Caffe。 首先安装必要的库： ```bash sudo apt-get install libopencv-dev ``` 然后可以使用如下代码进行实时检测： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <dnn.h> int main() { // 加载模型 cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("graph_opt.pb"); // 打开摄像头 cv::VideoCapture cap(0); while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; // 准备输入 cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(frame, 1.0 / 255.0, cv::Size(368, 368), cv::Scalar(0, 0, 0), true, false); net.setInput(inputBlob); // 进行推理 cv::Mat output = net.forward(); // 绘制关键点 std::vector<cv::Point> keypoints = getKeypoints(output); drawKeypoints(frame, keypoints); // 显示结果 cv::imshow("OpenPose", frame); if (cv::waitKey(1) == 27) break; } return 0; } ```