OpenCV实现人体动作识别

版本：

注意：如果是opencv-python 3.3会报错，cv2.dnn 找不到 readNet()

对于识别的行为超过400种：

OpenCV官方示例的样本类别：
https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/dnn/action_recongnition_kinetics.txt

示例代码：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/action_recognition.py

项目目录结构：

完整代码：

# 执行以下命令：
# python activity_recognition_demo.py --model resnet-34_kinetics.onnx --classes action_recognition_kinetics.txt --input videos/activities.mp4from collections import deque
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2# 构造参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-m","--model",required=True,help="path to trained human activity recognition model")
ap.add_argument("-c", "--classes", required=True, help="path to class labels file")
ap.add_argument("-i", "--input", type=str, default="", help="optional path to video file")
args = vars(ap.parse_args())# 类别，样本持续时间（帧数），样本大小（空间尺寸）
CLASSES = open(args["classes"]).read().strip().split("\n")
SAMPLE_DURATION = 16
SAMPLE_SIZE = 112
print("处理中...")
# 创建帧队列
frames = deque(maxlen=SAMPLE_DURATION)# 读取模型
net = cv2.dnn.readNet(args["model"])
# 待检测视频
vs = cv2.VideoCapture(args["input"] if args["input"] else 0)writer = None
# 循环处理视频流
while True:# 读取每帧(grabbed, frame) = vs.read()# 判断视频是否结束if not grabbed:print("无视频读取...")break# 调整大小，放入队列中frame = imutils.resize(frame, width=640)frames.append(frame)# 判断是否填充到最大帧数if len(frames) < SAMPLE_DURATION:continue# 队列填充满后继续处理blob = cv2.dnn.blobFromImages(frames,1.0, (SAMPLE_SIZE, SAMPLE_SIZE), (114.7748, 107.7354, 99.4750),swapRB=True,crop=True)blob = np.transpose(blob, (1, 0, 2, 3))blob = np.expand_dims(blob, axis=0)# 识别预测net.setInput(blob)outputs = net.forward()label = CLASSES[np.argmax(outputs)]# 绘制框cv2.rectangle(frame, (0, 0), (300, 40), (255, 0, 0), -1)cv2.putText(frame, label, (10, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,(0, 0, 255), 2)# cv2.imshow("Activity Recognition", frame)# 检测是否保存if writer is None:# 初始化视频写入器# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")writer = cv2.VideoWriter("videos\\test.mp4",fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True)writer.write(frame)# 按 q 键退出
# key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# if key == ord("q"):
#     break
print("结束...")
writer.release()
vs.release()

可能与我找的视频有关，有些测试效果不是很好。

测试结果：

模型下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/17mQvUr6jsUyd2k0RrbrXaA
提取码：irho

OpenCV实现人体动作识别相关推荐

基于kinect的人体动作识别系统
基于kinect的人体动作识别系统(算法和代码都放出) 首先声明一下,本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10.Visual Studio 2013.Opencv3.0和Kinect ...
基于kinect的人体动作识别系统（算法和代码都放出）
基于kinect的人体动作识别系统(算法和代码都放出) 首先声明一下,本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10.Visual Studio 2013.Opencv3.0和Kinect ...
基于Detectron2和LSTM的人体动作识别
人体动作识别通过分析视频来预测或分类视频中人物的各种动作.它被广泛应用于监测.体育.健身.防御等各个领域. 假设你想创建一个在线教授瑜伽的应用程序.它应该提供一个预先录制的瑜伽视频列表供用户观看.用户 ...
简单的机器学习程序_人体动作识别小程序【机器学习人工智能】
人体动作识别(Human activity recognition)是健康领域一个热点问题,它通过加速度计,陀螺仪等传感器记录人体运动数据,对人体动作进行识别.最近用微信小程序做了一个动作识别的项目, ...
基于3D关节点的人体动作识别综述（转）
原文:2016,Pattern Recognition: 3D skeleton-based human action classification: A survey 摘要近年来,基于深度序列的人 ...
人体动作识别与评价——区别、联系及研究进展
摘要人体动作识别与动作评价是近年来的热点研究问题.两者在数据类型.数据处理.特征描述等方面有许多相通之处.近年来,随着应用需求的显著增长,出现了大量有关动作识别与评价的研究工作,但两者间的区别与联系 ...
java kinect 人体识别_基于kinect的人体动作识别系统
[实例简介] 基于kinect v2的人体动作识别,配套博客(http://blog.csdn.net/baolinq/article/),基于mfc,可以识别左移右移.上蹦下跳等,也可以自己自定义其 ...
阿旭机器学习实战【2】KNN算法进行人体动作识别
本系列文章为机器学习实战内容,旨在通过实战的方式学习各种机器学习算法的知识,更易于掌握和学习,更过干货内容持续更新- 目录人类动作识别问题描述导入相关数据并查看数据信息构建KNN算法模型并查看准 ...
使用OpenVINO实现人体动作识别
Paula Ramos著张晶译目录 1.1 人体动作识别背景简介 1.2 OpenVINOTM Notebook简介 1.3 动作识别模型简介 1.4 实现实时动作识别 1.4.1 下载模型 ...

OpenCV实现人体动作识别

OpenCV实现人体动作识别相关推荐

最新文章

热门文章