人体姿态估计 OpenCV

简介

人体姿态估计 (Human Pose Estimation) 是计算机视觉领域的一个重要任务，其目的是从图像或视频中预测人体的关节位置和姿态信息。OpenCV 是一个常用的开源计算机视觉库，其中也集成了许多人体姿态估计算法。

实现

1. 安装 OpenCV

在 Python 中使用 OpenCV，需要先安装 opencv-python 包：

pip install opencv-python

2. 加载模型

OpenCV 提供了一个 dnn 模块，可以用来加载支持 TensorFlow 的模型：

import cv2

model_path = 'pose_detection.pb'
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_path)

其中，model_path 是模型文件的路径，可以从 OpenPose 官网 下载。readNetFromTensorflow 方法会读取模型文件，并返回一个 dnn_Net 对象。

3. 进行姿态估计

加载模型后，可以使用 dnn 模块提供的 blobFromImage 方法，将图片转换为模型可以处理的格式：

img = cv2.imread('image.jpg')

# 图片尺寸
height, width, channels = img.shape

# 转换 BGR 为 RGB
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 转换为模型需要的格式
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1.0/255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)

其中，blobFromImage 方法的参数依次为：原始图片、归一化因子、目标图片大小、图片均值、是否交换 R、B 通道、是否要裁剪图片。

然后，可以使用 dnn 模块中的 setInput 方法，将 blob 作为输入，并通过 forward 方法，获取输出：

net.setInput(blob)
output = net.forward()

输出的 tensor 是一个 4 维数组，包含了多个 keypoints，可以使用 numpy 数组进行读取和处理：

num_people = output.shape[0]
num_keypoints = output.shape[1] // 3

keypoints = []
for i in range(num_people):
    person_keypoints = []
    for j in range(num_keypoints):
        index = i * num_keypoints * 3 + j * 3
        keypoints_x = int(output[0, index + 0] * width)
        keypoints_y = int(output[0, index + 1] * height)
        keypoints_confidence = output[0, index + 2]
        person_keypoints.append((keypoints_x, keypoints_y, keypoints_confidence))
    keypoints.append(person_keypoints)

其中，num_people 是检测到的人数，num_keypoints 是每个人的关键点数。

4. 可视化结果

最后，可以使用 OpenCV 提供的绘图 API，将 keypoints 绘制在原始图片上：

for person_keypoints in keypoints:
    for i, keypoints in enumerate(person_keypoints):
        if keypoints[2] > 0.1:
            cv2.circle(img, (keypoints[0], keypoints[1]), 3, (0, 255, 0), -1)

cv2.imshow("output", img)
cv2.waitKey(0)

总结

本文介绍了使用 OpenCV 进行人体姿态估计的方法。需要注意的是，OpenCV 的算法虽然有限，但是效果也非常不错，尤其适合用于实时姿态估计。如果需要更高精度的姿态估计，可以使用一些深度学习框架，如 PyTorch 和 TensorFlow，但这些方法需要更高的硬件和算法复杂度。