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使用opencv3的DNN模型加载官方训练好的pose.caffemodel快速实现人体姿态估计。

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FLHonker/openpose-opencv

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基于opencv-DNN和caffemodel的人体姿态估计

Python3版

使用方法,命令行进入代码所在目录执行:

python openpose.py --model pose.caffemodel --proto pose.prototxt --dataset MPI

--model 参数和 --proto 参数分别是预先训练好的人体姿态模型和配置文件, --dataset 选择使用COCO or MPI数据集。因为模型文件很大,并不包括在 OpenCV 代码库中,可以在 Openpose 项目找到下载地址。

另外可以通过 --input 参数指定识别的图片或视频地址,默认则使用摄像头实时采集。

C++版

Frank使用C++ opencv肝了一周,相比python版每张图片的处理提速0.3秒,使用Frank给提供的build.sh脚本直接在Linux下编译生成cv_pose.out,运行即可。提供图片处理的接口可直接调用。

参考文章:

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使用opencv3的DNN模型加载官方训练好的pose.caffemodel快速实现人体姿态估计。

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