PoseNet 姿势估计

PoseNet 是一种基于机器学习的姿势估计技术，它可以实时地从静态图像或视频中检测并跟踪多个身体姿势。PoseNet 基于 TensorFlow.js 开发，它提供了一组预训练的模型，可以轻松地集成到任何 Web 应用程序中。

PoseNet 的工作原理

PoseNet 的工作原理是通过在网络中运行神经网络模型，从而检测出人体的各个关键点，然后根据这些关键点计算出身体各部分的姿势，这些关键点包括：

• 颈项
• 右肩
• 右肘
• 右手腕
• 左肩
• 左肘
• 左手腕
• 右髋关节
• 右膝盖
• 右脚踝
• 左髋关节
• 左膝盖
• 左脚踝

在图像中每个身体部位都被预设为一个关键点，PoseNet 通过计算关键点之间相对位置的向量来确定用户的姿势。

使用 PoseNet 在网页中检测姿势

首先，我们需要添加 TensorFlow.js 库的引用。在 HTML 中添加以下内容：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/posenet"></script>

然后我们需要对视频流进行处理，将视频中的每一帧图像传递给 PoseNet 进行处理，得到该帧中每个关键点的位置。代码如下：

const video = document.getElementById('video');
const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');

let poseNet;
async function setup() {
  // 加载 PoseNet 模型
  poseNet = await loadPoseNet();
  
  // 开始监听视频流
  poseNet.estimatePoses(video, {
    flipHorizontal: true
  }).then((poses) => {
    // poses 存储所有姿势
    // 在 canvas 上绘制姿势
    drawPoses(ctx, poses);
  });

  // 绑定 video 的 play 事件，确保开始播放后及时处理新的帧
  video.addEventListener('play', () => {
    const loop = async () => {
      if (!video.paused && !video.ended) {
        // 视频没有暂停或结束，可以处理下一帧
        poseNet.estimatePoses(video, {
          flipHorizontal: true
        }).then((poses) => {
          // poses 存储所有姿势
          // 在 canvas 上绘制姿势
          drawPoses(ctx, poses);
        });
        
        // 定时处理下一帧
        setTimeout(loop, 1000 / 30);
      }
    };
    
    loop();
  });
}

async function loadPoseNet() { 
  // 加载 PoseNet 模型
  return await posenet.load({
    architecture: 'ResNet50',
    outputStride: 32,
    inputResolution: { width: 257, height: 200 },
    quantBytes: 2
  });
}

function drawPoses(ctx, poses) {
  ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
  for (let pose of poses) {
    drawPose(ctx, pose);
  }
}

function drawPose(ctx, pose) {
  // 绘制身体骨架
  pose.skeleton.forEach((line) => {
    drawLine(ctx, line[0].position, line[1].position);
  });
  
  // 绘制关键点
  pose.keypoints.forEach((keypoint) => {
    drawPoint(ctx, keypoint.position);
  });
}

function drawPoint(ctx, position) {
  ctx.beginPath();
  ctx.arc(position.x, position.y, 3, 0, 2 * Math.PI);
  ctx.fillStyle = '#00ff00';
  ctx.fill();
}

function drawLine(ctx, position1, position2) {
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(position1.x, position1.y);
  ctx.lineTo(position2.x, position2.y);
  ctx.strokeStyle = '#00ff00';
  ctx.lineWidth = 3;
  ctx.stroke();
}

结论

在本文中，我们介绍了 PoseNet 姿势估计技术，解释了其工作原理，并提供了一个基于 TensorFlow.js 应用程序的参考实现。使用 PoseNet 技术，您可以轻松地检测并跟踪人体姿势，并在您的应用程序中利用这些数据来提供更丰富的用户体验。