OpenPose代表了第一个在单幅图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。 特征 主要功能： 2D实时多人关键点检测： 15、18 或25 关键点身体/脚关键点估计，包括6 脚关键点。运行时对检测到的人数不变。 2x21-keypoint 手部关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 70-keypoint 人脸关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 3D实时单人关键点检测： 来自多个单一视图的 3D 三角测量。 已处理 Flir 相机的同步。 兼容 Flir/Point Grey 相机。 校准工具箱：失真、内在和外在相机参数的估计。 单人跟踪以进一步加速或视觉平滑。 输入：图像、视频、网络摄像头、Flir/Point Grey、IP 摄像头，并支持添加您自己的自定义输入源（例如深度摄像头）。 输出：基本图像+关键点显示/保存（PNG，JPG，AVI，...），关键点保存（JSON，XML，YML，...），关键点作为数组类，

基于yolov5和openpose人体骨骼关键点实现的摔倒姿态识别检测系统源码+模型+项目操作说明(可训练其他姿态模型).zip 【项目介绍】 主要使用yolov5算法与openpose算法模型相结合，并非直接使用yolov5检测摔倒和站立两种状态！ 项目中提供了yolov5s.pt人形检测模型(可自己再训练)，摔倒姿态openpose.git模型（可训练其他姿态模型）。 通过open pose 可以获得人体的关键点图 提供了项目操作说明文档，按照操作配置好环境，修改路径运行即可。另外可以自定义修改摔倒检测阈值、判别条件等，代码关键位置有注释解释！容易理解~ 使用过程有相关问题，可以留言或者私信！请放心下载！！！

内容概要：主要利用开源openpose实现对人体19个部位点的识别 适用人群：人资姿态识别初学者，openpose初学者 使用场景及目标：工厂工人操作规范检测 操作指导效果链接：https://blog.csdn.net/weixin_37864926/article/details/124929651

社交隔离 Social-Danceancing是一个开源项目，用于自动估计与未经校准的RGB相机的人际距离。 该软件可免费用于任何非商业应用，以评估对安全距离的遵守情况。 该代码是开放的，可以在您的支持下进行改进，如果您想帮助我们，请至与我们联系。 什么是新的 [2020年12月18日] 现在可以从以下链接下载数据集： 。 [2020年11月5日] 我们的工作已被WACV 2021接受。 拿出！ [2020年11月4日] 算法更新，具有更好的距离评估和更快的计算速度 快速椭圆交点用Shapely检查 添加了遮罩支持以选择有趣的区域 流媒体支持 从Jetson nano相机获取 支援Cuda 10.1的Ubuntu 20.04 [2020年4月24日] 用于实时摄像机采集和视频处理的代码。 文件夹中的新视频示例。 描述 给定从场景捕获的帧，该算法首先使用现成的身体姿势检测器检测场

matlab代码循环运行 Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 训练 git clone https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation.git; cd training 下载，解压后test2014,test2015,train2014,val2014放入(mkdir创建)dataset/COCO/images/ ,两个json文件放入(mkdir创建） dataset/COCO/annotations/, git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git , 放入（mkdir创建）dataset/COCO/coco/中。 安装matlab ，在终端输入matlab启动matlab。 在matlab软件中运行getANNO.m 文件，把标注文件格式由json 转换成.mat 格式，会存在dataset/COCO/mat/。 在matlab中运行genCOCOMask.m ，获得未标注的人的图像的mask， 可以把程序

看我基于 OpenPose 的人体姿态识别系统设计.pdf看我基于 OpenPose 的人体姿态识别系统设计.pdf看我基于 OpenPose 的人体姿态识别系统设计.pdf看我基于 OpenPose 的人体姿态识别系统设计.pdf

首先对输入图像进行人体姿态检测  本次使用国外已有模型，本人没有做过训练，因为此人脸检测，按道理是没必要训练了。

matlab人脸检测框脸代码 代表第一个实时多人系统，可以在单个图像上联合检测人体，手部和面部关键点（总共130个关键点） 。 Jaerock的笔记 该存储库是原始存储库的略微修改版本。 我假设我们正在使用Conda环境。 先决条件 我假设您的系统中已经安装了CUDA和cuDNN。 安装CMake GUI $ sudo apt install cmake-qt-gui 安装protobuf编译器 $ sudo apt install protobuf-compiler 创建Conda环境 $ conda create -n openpose python=3.6 然后，激活它。 $ source activate openpose 现在我们处于新的Conda环境openpose中。 为OpenPose安装一些重要的Conda软件包 (openpose) $ conda install opencv (openpose) $ conda install protobuf 克隆此存储库 我的OpenPose版本是1.3.0。 我于2018年6月14日克隆了它。 使用Caffe构建OpenP

只需要OPENCV4及以上版本，每隔15帧检测一次，通过判断手臂Y的两点判断举手；通过判断头部、颈部的Y坐标判断低头抬头。

OpenPoseDemo是一个已经通过Cmake编译好的，具有Python接口的OpnePose项目，可直接使用，也可以自我开发，可以通过其他模型调用此接口，方便实现提取骨架的功能，如ST-GCN项目需要调用OpenPose接口实现提取数据骨架，以达到预测人物动作的功能。并且该接口为GPU版，提高训练速度，该项目已测试好，之间下载就可使用，觉得有用的请自取。