原文：Github 项目 - OpenPose 关键点输出格式 - AIUAI OpenPose 可以输出 Body，Hands，Facial 等关键点信息. ##１....Pose 输出格式 OpenPose 提供了 BODY_25，COCO，Face，Hand 等模型输出对应的关键点信息. 2.1 BODY_25 ? 2.2 COCO ? 2.3 Face ?...其只能保存关键点，不包含其它信息. 3.2 Keypoints 次序 采用poseParameters.hpp 中的 getPoseBodyPartMapping(const PoseModel poseModel...以 COCO 为例， COCO 的 PAFs channels 从 19 开始(getPoseMapIndex 的最小值，等于#body parts + 1 )，结束于 56(最大值.)...(PNG和 JPG 等图像格式，将数据加载为 cv::Mat格式. 3.6 C++ API 中 Keypoints 格式 在 Datum 类中有 3 种不同的关键点 Array 元素:
原文：OpenPose 基于OpenCV DNN 的手部关键点检测 - AIUAI 手部关键点检测，旨在找出给定图片中手指上的关节点及指尖关节点....论文中，首先采用少量标注的人手部关键点图像数据集，训练类似于人体姿态关键点所使用的 CPM - Convolutional Pose Machines 网络，以得到手部关键点的粗略估计....采用了 31个 HD 高清摄像头 从不同的视角对人手部进行拍摄. 然后，将拍摄图像送入手部关键点检测器，以初步得到许多粗略的关键点检测结果....一旦有了同一手部的不同视角的关键点，则构建关键点测量(Keypoint triangulation)，以得到关键点的 3D 位置....关键点的 3D 位置被从 3D 重新投影到每一幅不同视角的 2D 图片，并采用 2D 图像和关键点，进一步训练网络.，以鲁棒的预测手部关键点位置. 这对于关键点难以预测的图片而言是尤其重要的.
最后没有使用AI challenge训练集训练的模型在AI challenge上的得分是0.1667，可以看作是一个baseline。 以下是预处理的说明以及加入预处理程序的源代码。...openpose的源代码使用#openpose ##openpose标注出来了，剩下的就是AI challenge的预处理程序。...AI challenge测试要求的关键点顺序是：1右肩，2右肘，3右腕，4左肩，5左肘，6左腕，7右髋，8右膝，9右踝，10左髋，11左膝，12左踝，13头顶，14脖子 openpose源码中subset...输出的关键点顺序是：1鼻子，2脖子，3右肩，4右肘，5右腕，6左肩，7左肘，8左腕，9右髋，10右膝，11右踝，12左髋，13左膝，14左踝，15左眼，16右眼，17左耳，18右耳，19 pt19 函数...subset2AIsubset, all_peaks2all_peaks_1d, listMultiKeypoints 负责把openpose的关键点转换成AI challenge 的关键点。
今天就通过一个实例：使用飞桨X2Paddle将Caffe框架训练的OpenPose 手部关键点检测模型的迁移至PaddlePaddle框架上，并实现推理部署，介绍一下如何使用模型转换工具来解决深度学习模型跨框架迁移的问题...模型介绍 手部关键点检测，旨在找出给定图片中手指上的关节点及指尖关节点，其类似于面部关键点检测(Facial Landmark Detection) 和人体关键点检测(Human Body Pose...手部关键点检测的应用场景包括：手势识别、手语识别与理解和手部的行为识别等。 模型检测效果如下图： ?...，就可以通过可视化代码对关键点进行可视化，具体代码如下： # 设置好需要绘制连线的关键点对， point_pairs = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,4],...，效果图如下，可以看到模型输出的21个手部关键点的位置还是比较准确： ?
openpose是在Stable Diffusion的图像生成过程中,结合openpose姿态估计技术,从而实现基于人体姿态的图像生成。...Openpose是一个通过深度学习来进行人体姿态估计的工具。它可以检测图片或视频中的人体,定位关键点,输出人体的骨架图和姿态。...三、工作流程 使用ControlNet Openpose工作流程如下图所示： 完整的工作流程描述，如下所示： 使用Openpose检测输入的人体姿态图片,提取出人体骨架关键点。...将提取出的骨架关键点作为条件,输入到Stable Diffusion中。 Stable Diffusion结合关键点和其他文本描述,生成具有相应人体姿态的新图像。...四、创作成果 利用ControlNet Openpose技术，通过姿态检测，实现的图像精准控制效果如下图所示： 目标人物和源人物保持同样的姿态信息。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 行为识别——骨架提取/人体关键点估计 我们可以通过深度学习，检测到一个人，但是那个人在做什么我们不知道。...1. openpose openpose官方源码 openpose是自下而上的人体姿态估计算法，也就是先得到关键点位置，再获得骨架。...因此计算量不会因为图片上人物的增加而显著增加，能保证时间基本不变。 代码能够实现二维多人关键点检测：15或18或25个关键点的身体/脚关键点估计。运行时间不依赖于检测到的人数。...Alphapose Alphapose是自上而下的算法，也就是先检测倒人体，再得到关键点和骨架。因此他的准确率、Ap值要比openpose高。...但是缺点就是随着图片上的人数增加，他的计算量增大，速度变慢。 但是有个好处就是它被遮挡部分的关键点不会任意获取。即可以只显示看得到的部分。准确度方面也比openpose好。
在多人目标姿态识别方面，历史上常见的方法有通过自顶而下的候选关键点查找并结合空间联系优化算法匹配人物以及通过建立部分亲和字段的方法实现关键点检测到人体骨架连接等等。...在此次的模型中通过调用轻量级的openpose模型进行人体姿态识别，其主要的方法是通过openpose获取人体各个骨骼关键点位置，然后通过欧氏距离进行匹配两个骨骼来具体检测到每一个人，对于常见检测中骨骼关键点的缺失可以通过上一帧的骨骼信息进行填充...1.2 数据和特征的处理 数据处理的第一步是将采集到的图片放入openpose骨架提取网络进行提取行人的关键点坐标数据，并将不同分类下的人物的姿态信息进行提取作为动作特征并保存为对应的TXT文档。...其中输入的特征既包含关键点的特征，同时也包括不同骨骼点连接的线特征，以及不同线之间组合形成的面特征。而这些提取的特征将通过下述设定好的分类算法进行提取和学习。...2.1 深度算法设计（GUI附加二次检测） 利用keras搭建RNN网络模型，并加入了二次检测，以防止对坐下、摔倒误判。二次检测主要对人体高度和宽度的比例进行对比以判断是否为跌倒动作。
骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件（或关节、关键点）。我们称两个部件之间的有效连接为对（pair，或肢）。但是要注意的是，并非所有部件组合 都能产生有效的对。下图是一个人体姿态骨架图的示例。 ?...左：人体姿态骨架图的 COCO 关键点格式 ；右：渲染后的人体姿态图（图源：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose） 人体姿态信息的获取为多个现实应用开辟了道路...与许多自底向上的方法一样，OpenPose 首先检测图像中的部件（关键点），然后将部件分配给不同的个体。下图展示的是 OpenPose 模型的架构。 ?...我们可以将每种类型的关键点建模为不同的类，并将其作为分割问题来处理，从而提取出属于图像中每个人的关键点。 同时，我们还可以训练目标检测算法来识别人的位置。...通过结合人的位置信息和他们的关键点，我们可以得到图像中每个人的人体姿态骨架图。 这种方法类似于自顶向下的方法，但是人体检测阶段是与部件检测阶段并行执行的。
CASIA标注工具是由我独立开发的，下载地址在：https://github.com/msnh2012/CasiaLabeler 软件介绍 CasiaLabeler是一款非常轻量的标注软件，支持win10...主要适用于目标检测和实例分割等场景。可用于Faster RCNN, Mask RCNN, Yolo系列, SSD系列, Centernet系列等。...特殊说明 工程路径中不能带有空格！...6.关键点标注 ? 7.曲线标注 ? 8.贝塞尔区域标注 ? 9.视频操作 ? 10.设置相关 ?...如有BUG，可以在issue里面进行评论，虽然我也不一定会立即修复BUG(只有晚上才有时间啦~），不过有时间的了还是会修复的。欢迎来Github点Star。
：） 今天我们不讨论你已经知道的那些形式和套路，我们只从服务设计的本质出发，提炼3个关键点和1种呈现和测试的方法来谈一谈。希望可以帮到你应用到实际的工作中。 ?...本文将结合本案例来谈一谈服务设计中的3个关键点和1种呈现和测试的方法。 02 服务设计的3个关键点 ? 团队是服务设计中第一关键点。这里包含两个点：「组建跨职能的团队」和「邀请客户（需求方）参与」。...这样的合作是真诚和愉快的。团队不同角色之间的专业度得到最大发挥，彼此具有深刻的认同感。也有利于日后的再次合作。 ? 工具是服务设计中第一关键点。...在智慧年会项目中，从入场前到入场签到，人脸识别到整个过程，到晚会过程中的整个体验到最终结束。我们就用这套方法来构建用户体验地图。 ? ? 视角是服务设计中第三关键点。...完成一个数百人参与的并且以AI科技为主题的年会，涉及到包括策划、交互、视觉、前端和后台开发、设备、包装、各类线下硬件，还有我们的现场会服和礼仪人员等等各类服务。
·15、18或 25个身体/脚部的关键点识别，运算时间与检测出的人数无关。 ·221个手部关键点识别。目前，运算时间取决于检测出的人数*。 ·70个面部关键点的识别。...目前，运算时间取决于检测出的人数 ·二维多人关键点实时识别: ·三维单关键点实时识别: ·校准工具: ·针对未来的加速优化和视觉流畅，增加了单人位置追踪 。...独立的脸部和手指检测: 脸部 不对身体关键点进行识别，仅对脸部关键点识别：如果你想加快处理速度（同时也会减少识别脸的个数），请看OpenCV脸部识别文档：doc/standalone_face_or_hand_keypoint_detector.md...使用你自己的脸部和手部识别工具: 与身体关键点识别不同，你可以使用你自己的脸部和手部识别工具。比方说，在手指能看清但身体看不清的时候使用（OpenPose的识别器不能正常工作）。...你增加了一些我们可能吸纳到项目源代码中的函数、类或者其它子类。 你知道如何针对本项目优化性能、提升检测速度。 你发现本项目的一个潜在应用场景。 其它问题.
OpenPose 是对单张图像的人体肢体Body, 手部Hand, 面部Facial 等关键点的实时多人检测系统(共135 个关键点). ? 1....更多更新细节，参考： all released features 和 release notes. 1.1 Features 1.功能 [1] - 2D 实时多人关键点检测 15 或 18 或 25 个关键点的肢体估计...运行时间不受图片中检测到的人体数量的影响. 2x21 手部关键点估计. 现阶段，运行时间取决于检测到的人体数量. 70 个关键点的面部估计....现阶段，运行时间取决于检测到的人体数量. [2] - 3D 实时单人关键点检测 从多个单视角的 3D 三角测量(triangulation) FLIR摄像机的同步处理 与 Flir/Point Grey...输出(Output) 图像images + 关键点Keypoints 显示和保存(PNG, JPG, AVI, …) 关键点Keypoints 保存(JSON, XML, YML, …) 关键点Keypoints
昨日Satya Mallick又发表了使用OpenCV调用OpenPose工程中的手部关键点检测（hand pose estimation）模型的文章，对于想要使用手部关键点检测做手势识别、手语识别、抽烟检测等工程开发的朋友来说这是一个非常简单的上手教程...算法思想 该文中作者使用的算法模型是CMU Perceptual Computing Lab开源的集合人体、人脸、手部关键点检测的开源库OpenPose，其中手部关键点检测（Hand Keypoint...（triangulation），得到关键点的3D位置，再将计算得到的3D点位置重投影到每一幅不同视角的2D图像，再使用这些2D图像和关键点标注训练检测模型网络，经过几次迭代，即可以得到较为精确的手部关键点检测模型...OpenCV手部关键点检测主要流程 1）下载模型 运行开源工程中的getModels.sh下载模型， ?...上述网络计算的结果是22个矩阵，每个矩阵代表某个特定关键点最可能出现在图像中哪个位置的热图，需要调用minmaxLoc函数找到精确位置，进而将其画出并标注序号。 ? ? ? 5）画出骨架 ? ?
援引官方说法，“尬舞机”主要应用了今日头条 AI Lab 自主开发的“人体关键点检测技术”，依靠这项技术，抖音能够检测到图像中所包含人体的各个关键点的位置，从而实现从用户姿态到目标姿态的准确匹配。...以上这些体感游戏，都牵涉到计算机视觉中的一个细分领域：人体姿态估计（pose estimation），即识别图像中的人体关键点（人体上有一定自由度的关节，如头、颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等）并正确的联系起来...人体姿态估计有不少难点，比如：如何从图片中区分出人和背景；如何定位人体的关键点；如何根据二维的关键点坐标计算出三维中的姿态；如何处理四肢交叉或遮挡的情况；如何定位多人；如何提升计算速度等等。...同样在项目 Samples 中，提供 Openpose 的一个 Python 简单实现版本。...所以核心代码其实没有几行，而且跟上次的例子几乎一致。剩下一半的代码都是在把获取到的关键点坐标绘制成人体的骨架结构。
前几天推送《简历中千万不要出现的 3 个问题》后，不少朋友在后台告诉我，这几个提醒太关键太及时太有用了，但是，这么做只是避免简历被轻易涮掉，并没有提高简历通过率呀。...今天我就从筛简历的角度聊聊，简历中突出哪些软技能时，更有可能赢得面试机会。...我大概总结了一下，可以突出如下 3 点： 突出自己的主动性； 突出自己解决问题的能力； 突出自己的学习能力； 下面我就每一点分别展开说一下。...比如我之前写的《Python3.4 安装 pycrypto 提示错误的处理办法》和《恢复 Postman 中误删除的 Collection 的方法》，算是自己动手把问题解决了，如果简历中写了类似的经历，...比如： 张三之前是做 Web 测试的，因为项目需要调岗去支持 app 测试，经过三天的了解和学习，已经掌握了 App 测试的所有关键点，并可以在项目中发挥中坚力量。
COCO 模型产生 18 个点，MPII 模型产生 15 个点，我们将在这项工作中使用 MPII。 设置模型 首先，我们需要下载模型并将其保存到项目文件夹中。...使用Vikas Gupta的本教程中的代码，我们可以获得关键点并将其绘制在框架上。...基于 MPII 的关键点描述： Head – 0 Neck – 1 Right Shoulder – 2 Right Elbow – 3 Right Wrist – 4 Left Shoulder –...也就是说，现在这个程序能够读取视频并使用 OpenPose 在帧上绘制骨架，并将结果输出为视频。 Streamlit 如果我们为用户提供一个简单的用户界面会更方便。...因此，我们需要应用程序从外部 url 下载文件，以确保模型已准备就绪。 我们可以将模型存储在我们的保管箱帐户中，并创建一个可下载的链接。
OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统，它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。...关键点识别的精度提升 OpenPose DW通过深度和宽度的优化，取得了关键点识别精度方面的显著提升。 首先，深度优化使得OpenPose DW能够学习到更复杂的姿态特征表示。...其次，宽度优化增加了网络的感受野和容量，提高了关键点识别的鲁棒性。OpenPose DW可以更好地适应不同尺度的人体，同时对于姿态中的细节变化也更加敏感。...应用前景和挑战 OpenPose DW的精细关键点识别能力为人机交互、虚拟现实、体育分析等领域带来了广阔的应用前景。...然而，仍然需要进一步的研究和改进，以提高OpenPose DW的准确性和实时性，以满足实际应用的需求。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表
再次感受一下升级后AlphaPose的速度 检测精度不变，平均速度比Mask-RCNN快3倍 人体关键点检测对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此，人体关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础。...其在动作分类，异常行为检测，以及人机交互等领域有着很广阔的应用前景，是计算机视觉领域中一个既具有研究价值、同时又极具挑战性的热门课题。...模型的骨架网络使用 ResNet101，同时在其下采样部分添加 SE-block 作为 attention 模块——已经有很多实验证明，在 Pose Estimation 模型中引入 attention...模块能提升模型的性能，而仅在下采样部分添加 SE-block 能使 attention 以更少的计算量发挥更好的效果。...除此之外，使用 PixelShuffle + Conv 进行3次上采样，输出关键点的热度图。传统的上采样方法会使用反卷积或双线性插值。
），是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来，从而估计人体姿态。...人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等，如下图。 ? ? 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，来估计人体当前的姿态。...进一步，增加时间序列，看一段时间范围内人体关键点的位置变化，可以更加准确的检测姿态，估计目标未来时刻姿态，以及做更抽象的人体行为分析，例如判断一个人是否在打电话等。 ?...如下图所示，给出关键点的置信度图和亲和力图 - 左肩。 ? 第二分支预测一组部分亲和度的2D矢量场（L），其编码部分之间的关联度。 如下图所示，显示颈部和左肩之间的部分亲和力。 ?...阶段三： 通过贪心推理解析置信度和亲和力图，对图像中的所有人生成2D关键点。
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 人体姿态估计指从单个 RGB 图像中精确地估计出人体的位置以及检测骨骼关键点的位置。...Openpose 项目库运用流行的深度学习算法，能快速地识别图像中单人及多人的二维姿态，通过学习检测图像中人物的关键点位置，从而不依赖于图像中的局部特征完成人物目标检测，即使在图像噪声较大下，可准确提取人物的关键点...，然后使用建模重构的方式对学习检测到的像中人物关键点位置进行姿态特征的提取，能更有效地保证精度及连续性。...其中姿态识别的发展历程如下图可见： Openpose 作为多人姿态估计算法比单人姿态估计更加复杂，不仅要扫描整个图像以寻找可能的人体关节候选区域，还要生成关节热图来进一步预测对应关键点的真实位置。...2.1 Openpose网络 Openpose的整体网络结构采用VGG网络作为骨架进行预训练处理。
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