人体姿态识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它通过识别人体的关键点和关节位置，能够准确地判断人体的姿态和动作。这项技术可以应用在很多领域，比如运动训练、医疗康复、安保监控等，为人们的生活和工作带来了很大的便利和效益。

基于 Python 和深度学习技术实现的人体姿态识别

在本文中，我们将介绍一种基于 Python 和深度学习技术实现的人体姿态识别方法，通过读取图片或者摄像头捕获的视频流，使用 OpenCV 和 Tensorflow 模型来检测图像中的人体姿态，最终输出一幅图像，标注出身体各个关键点和关节的位置，以及关节之间的连线。

准备工作

在开始实现人体姿态识别之前，我们需要先准备一些必要的工具和材料。首先，需要安装好 Python 环境和相关的库，比如 OpenCV、Tensorflow、Numpy 等。其次，需要下载预训练的 Tensorflow 模型，用于检测图像中的人体姿态。最后，需要一张图片或者摄像头捕获的视频流，作为输入数据。

加载模型和定义参数

在加载模型之前，我们需要先定义一些常量和参数，比如身体部位的编号、关节连线等。具体代码如下：

import cv2
import numpy as np# 定义身体部位编号
body_parts = {0: "Nose",1: "Neck",2: "Right Shoulder",3: "Right Elbow",4: "Right Wrist",5: "Left Shoulder",6: "Left Elbow",7: "Left Wrist",8: "Right Hip",9: "Right Knee",10: "Right Ankle",11: "Left Hip",12: "Left Knee",13: "Left Ankle",14: "Right Eye",15: "Left Eye",16: "Right Ear",17: "Left Ear"
}# 定义关节连线
pose_parts = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [1, 5], [5, 6],[6, 7], [1, 8], [8, 9], [9, 10], [1, 11], [11, 12], [12, 13],[0, 14], [14, 16], [0, 15], [15, 17]
]# 加载预训练的 Tensorflow 模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("graph_opt.pb")

读取图片或者视频流

接下来，我们需要读取图片或者摄像头捕获的视频流，作为输入数据。具体代码如下：

# 读取图片或者视频流
image = cv2.imread("test.jpg")
# cap = cv2.VideoCapture(0)

如果要读取视频流，可以将注释取消掉，并将参数设置为对应的摄像头编号。

处理图像数据

在将图像数据输入到模型之前，我们需要先对图像进行一些处理，将其转换成神经网络需要的输入格式。具体代码如下：

python
# 处理图像数据
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)
net.setInput(blob)
output = net.forward()

其中，cv2.dnn.blobFromImage 函数用于将图像转换成神经网络需要的输入格式，即将图像缩放到指定的大小，减去均值，进行归一化等操作。net.setInput 函数用于设置神经网络的输入数据。net.forward 函数用于前向传播计算，得到关键点的坐标。

绘制关键点和关节连线

在得到关键点的坐标之后，我们需要将其绘制出来，以便观察和分析。具体代码如下：

# 绘制关键点和关节连线
points = []
for i in range(len(body_parts)):# 获取可信度prob = output[0, i, 2]# 判断可信度是否达到阈值if prob > 0.5:# 获取关键点坐标x = int

完整代码

import cv2
# 关节标识body_parts={"Nose":0,"Neck":1,"RShoulder":2,"RElbow":3,"RWrist":4,"LShoulder": 5, "LElbow": 6, "LWrist": 7,"RHip":8,"RKnee":9,"RAnkle":10,"LHip":11,"LKnee":12,"LAnkle":13,"REye":14,"LEye":15,"REar":16,"LEar":17}
#关节连线
pose_parts=[["Neck","RShoulder"],["Neck","LShoulder"],["RShoulder","RElbow"],["RElbow","RWrist"],["LShoulder","LElbow"],["LElbow","LWrist"],["Neck","RHip"],["RHip","RKnee"],["RKnee","RAnkle"],["Neck","LHip"], ["LHip","LKnee"], ["LKnee","LAnkle"],["Neck","Nose"],["Nose","REye"], ["REye","REar"],["Nose","LEye"], ["LEye","LEar"]
]
cap=cv2.VideoCapture("a2.jpg")
# cap=cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
# 加载模型
net=cv2.dnn.readNetFromTensorflow("pose.pb")
while cv2.waitKey(1)<0:ok,frame=cap.read()if not ok:cv2.waitKey()breakwidth=frame.shape[1]height=frame.shape[0]net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(frame,1.0,(368,368),(127,127,127),swapRB=True,crop=False))out=net.forward()out=out[:,:19,:,:]# print(out)points=[]for i in range(len(body_parts)):heatmap=out[0,i,:,:]_,conf,_,point=cv2.minMaxLoc(heatmap)x=(width*point[0])/out.shape[3]y=(height*point[1])/out.shape[2]points.append((int(x),int(y))if conf>0.2 else None)# print(points)for p in pose_parts:partfrom = p[0]partto=p[1]idfrom=body_parts[partfrom]idto=body_parts[partto]if points[idfrom] and points[idto]:# 画线cv2.line(frame,points[idfrom],points[idto],(0,200,0),3)# 画点cv2.ellipse(frame,points[idfrom],(3,3),0,0,360,(0,0,200),cv2.FILLED)cv2.ellipse(frame, points[idto], (3, 3), 0, 0, 360, (0, 0, 200), cv2.FILLED)cv2.imshow("",frame)