Opencv学习笔记 OpenPose 姿势检测 （一）

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OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞机。

  

窗口程序集名	保 留	保 留	备 注
窗口程序集_启动窗口
变量名	类 型	数组	备 注
网络	神经网络
关键点颜色	标量	18

子程序名	返回值类型	公开	备 注
__启动窗口_创建完毕

视觉_从文件读取咖啡 (网络.指针, “C:\Users\hanyo\Desktop\pose_deploy_linevec.prototxt”, “C:\Users\hanyo\Desktop\pose_iter_440000.caffemodel”)
如果真 (网络.空 ())
返回 ()
填充调色板 (关键点颜色, 18)

子程序名	返回值类型	公开	备 注
_按钮1_被单击

变量名	类 型	静态	数组	备 注
图片	多维矩阵
斑点	多维矩阵
网络输出块	多维矩阵
网络输出部件	多维矩阵向量
检测到的关键点	姿势关键点容器
关键点列表	姿势关键点向量
关键坐标	二维坐标数据结构i
i	整数型
j	整数型
有效对数

视觉_图像读取 (图片.指针, 编辑框1.内容, #读入_颜色 )
如果真 (图片.空 ())
返回 ()
' 生成输入blob
视觉_来自图像的斑点ZS (图片.指针, 斑点.指针, 1 ÷ 255, 368 × 图片.列 () ÷ 图片.行 (), 368)
网络.设置输入S (斑点.指针, “”)
' 向前通过网络
网络.向前S (“”, 网络输出块.指针)
视觉_分裂斑点 (网络输出块.指针, 图片.列 (), 图片.行 (), 网络输出部件.指针)
视觉_获取姿势关键点 (网络输出部件.指针, 检测到的关键点.指针, 关键点列表.指针)
循环判断首 ()
j ＝ 0
判断循环首 (j ＜ 检测到的关键点.取向量尺寸 (i))
检测到的关键点.取向量坐标 (i, j, 关键坐标)
视觉_圆圈i (图片.指针, 关键坐标, 5, 关键点颜色 [i ＋ 1], -1, #线类型_线_AA, 0)
j ＝ j ＋ 1
判断循环尾 ()
i ＝ i ＋ 1
循环判断尾 (i ＜ 18)
视觉_显示图像 (“小白鼠”, 图片.指针)
视觉_等待按键 (0)

子程序名	返回值类型	公开	备 注
填充调色板
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
颜色	标量
长度	整数型

变量名	类 型	静态	数组	备 注
i	整数型

计次循环首 (长度, i)
置随机数种子 (i)
颜色 [i].赋值3 (取随机数 (64, 200), 取随机数 (100, 255), 取随机数 (100, 255))
计次循环尾 ()

i支持库列表	支持库注释
cv	(未知支持库)

.版本 2<br /> .支持库 cv<br /> <br /> .程序集 窗口程序集_启动窗口<br /> .程序集变量 网络, 神经网络<br /> .程序集变量 关键点颜色, 标量, , "18"<br /> <br /> .子程序 __启动窗口_创建完毕<br /> <br /> 视觉_从文件读取咖啡 (网络.指针, “C:\Users\hanyo\Desktop\pose_deploy_linevec.prototxt”, “C:\Users\hanyo\Desktop\pose_iter_440000.caffemodel”)<br /> .如果真 (网络.空 ())<br />     返回 ()<br /> .如果真结束<br /> 填充调色板 (关键点颜色, 18)<br /> <br /> .子程序 _按钮1_被单击<br /> .局部变量 图片, 多维矩阵<br /> .局部变量 斑点, 多维矩阵<br /> .局部变量 网络输出块, 多维矩阵<br /> .局部变量 网络输出部件, 多维矩阵向量<br /> .局部变量 检测到的关键点, 姿势关键点容器<br /> .局部变量 关键点列表, 姿势关键点向量<br /> .局部变量 关键坐标, 二维坐标数据结构i<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> .局部变量 j, 整数型<br /> .局部变量 有效对数<br /> <br /> 视觉_图像读取 (图片.指针, 编辑框1.内容, #读入_颜色)<br /> .如果真 (图片.空 ())<br />     返回 ()<br /> .如果真结束<br /> ' 生成输入blob<br /> 视觉_来自图像的斑点ZS (图片.指针, 斑点.指针, 1 ÷ 255, 368 × 图片.列 () ÷ 图片.行 (), 368)<br /> 网络.设置输入S (斑点.指针, “”)<br /> ' 向前通过网络<br /> 网络.向前S (“”, 网络输出块.指针)<br /> 视觉_分裂斑点 (网络输出块.指针, 图片.列 (), 图片.行 (), 网络输出部件.指针)<br /> 视觉_获取姿势关键点 (网络输出部件.指针, 检测到的关键点.指针, 关键点列表.指针)<br /> .循环判断首 ()<br />     j ＝ 0<br />     .判断循环首 (j ＜ 检测到的关键点.取向量尺寸 (i))<br />         检测到的关键点.取向量坐标 (i, j, 关键坐标)<br />         视觉_圆圈i (图片.指针, 关键坐标, 5, 关键点颜色 [i ＋ 1], -1, #线类型_线_AA, 0)<br />         j ＝ j ＋ 1<br />     .判断循环尾 ()<br />     i ＝ i ＋ 1<br /> .循环判断尾 (i ＜ 18)<br /> 视觉_显示图像 (“小白鼠”, 图片.指针)<br /> 视觉_等待按键 (0)<br /> <br /> .子程序 填充调色板<br /> .参数 颜色, 标量, 参考 数组<br /> .参数 长度, 整数型<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> <br /> .计次循环首 (长度, i)<br />     置随机数种子 (i)<br />     颜色 <i>.赋值3 (取随机数 (64, 200), 取随机数 (100, 255), 取随机数 (100, 255))<br /> .计次循环尾 ()

服毒自尽

哈哈哈哈，非常喜欢

刀子嘴豆腐心

奥利给  恭喜发财

风雨彩虹

新手非常感谢

七颗心

可以可以