目录

• 简介
• 快速入门
• 下载训练好的模型
• 运行演示

简介

pytorch实施openpose包括身体和手姿态估计，并且pytorch模型直接从转换openpose caffemodel通过caffemodel2pytorch。如果你有兴趣，你可以用同样的方式实现人脸关键点检测。注意人脸关键点检测器是使用 [Simon et al. 2017] 手。

openpose 通过人体姿态估计的结果来检测手部，请参考https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/src/openpose/hand/handDetector.cpp的代码。在论文中，它指出：

This is an important detail: to use the keypoint detector in any practical situation, 
we need a way to generate this bounding box. 
We directly use the body pose estimation models from [29] and [4], 
and use the wrist and elbow position to approximate the hand location, 
assuming the hand extends 0.15 times the length of the forearm in the same direction.

具体请参考上一篇的上一篇文章：实战OpenPose项目

官网：https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose

快速入门

安装要求
创建一个python 3.7环境，例如：

conda create -n pytorch-openpose python=3.7
conda activate pytorch-openpose
按照此处的快速入门指南安装 pytorch（使用 pip）https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

用pip安装其他需求

pip install -r requirements.txt

下载训练好的模型

三种下载链接如下：

• 保管箱
• 百度云
• 谷歌驱动器

*.pth 文件是pytorch模型，如果你想使用caffe作为后端，你也可以下载caffemodel文件。

下载pytorch模型，放到model项目根目录下的目录下

运行演示

开始运行demo推理：

python demo_camera.py
使用来自网络摄像头的提要运行演示或运行

python demo.py
使用图像文件夹中的图像或运行

python demo_video.py
处理视频文件（需要ffmpeg-python）。

骨骼

身体姿势估计

手姿势估计

参考：
https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose

标签：python,demo,py,pytorch,https,OpenPose,openpose
来源： https://blog.csdn.net/weixin_41194129/article/details/122270741