人体检测算法 python_Tensorflow——用openpose进行人体骨骼检测

https://blog.csdn.net/eereere/article/details/80176007

参考资料

code：https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

paper：https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf

Mark的教学视频：https://www.youtube.com/watch?v=nUjGLjOmF7o

(视频里特别详细，从conda环境，安装tensorflow，到最后的run)

需要的软件

python3

tensorflow 1.3.0+(作者说要1.4.1，我的cuda是8.0，只能用1.3.0)

opencv3, protobuf, python3-tk

0)准备工作

下载code：https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

activate 你的环境

打开 tf-pose-estimation-master文件夹

1)安装必要的requirements

pip3 install -r requirements.txt

在安装ast时会报错： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘C:\\Users…..

不用管，Python已经有ast了

所以把ast删掉，再pip install一遍

2)运行

检测图像：

python src/run.py –model=mobilenet_thin –resolution=432×368 –image=×××.jpg

①整个人都没有检测到

②左腿没有检测到

③整个人都检测到了

检测本地视频：

python src/run_video.py –model=mobilenet_thin –resolution=432×368 –video=child.mp4

加了几句代码就可以将视频保存到本地

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(‘M’, ‘P’, ‘4’, ‘2’)

outVideo = cv2.VideoWriter(‘save.avi’,fourcc,fps,size)

if (cap.isOpened()== False):

print(“Error opening video stream or file”)

while(cap.isOpened()):

ret_val, image = cap.read()

humans = e.inference(image)

image = TfPoseEstimator.draw_humans(image, humans, imgcopy=False)

#logger.debug(‘show+’)

cv2.putText(image,

“FPS: %f” % (1.0 / (time.time() – fps_time)),

(10, 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,

(0, 255, 0), 2)

cv2.imshow(‘tf-pose-estimation result’, image)

outVideo.write(image)

fps_time = time.time()

if cv2.waitKey(1) == 27:

break

从抖音上下载了一个短视频，下面是检测结果，视频检测的结果还是非常好的

但是事实检测FPS仍然有些慢

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