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。

一个轻量化模型，在经典openpose上做出了相应改进 可用于多人的、实时的姿态估计并记录每个人的id进行跟踪 深度学习--网络模型简单化 很方便的集成到python C++环境中 适合对计算机视觉研究者深入探索

./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发

Openpose python接口应用demo

openpose_unity_plugin中所需文件，用来调试openpose在unity中的应用，unity插件中需要该文件

pose_iter_440000.caffemodel pose_iter_116000.caffemodel pose_iter_102000.caffemo 用官方的OpenPose包里的cmd命令下载第三方库文件和第三方包下载速度极其的慢,我下载好了，一起打包！

视频图matlab代码OpenPose 介绍 OpenPose是一个使用OpenCV和Caffe *用C ++编写的实时多人关键点检测和多线程库，由，，，和编写。 它使用Caffe，但代码已准备好移植到其他框架（例如Tensorflow或Torch）。 如果您实现了其中任何一种，请提出拉取请求，我们将添加它！ OpenPose代表了第一个实时系统，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） 。 另外，关于人体关键点估计的系统计算性能不依赖于图像中检测到的人的数量。 OpenPose可免费用于非商业目的，并且可以在这些条件下重新分发。 请参阅以获得更多详细信息。 联系我们用于商业目的。 库的主要功能： 多人15或18点人体姿势估计和渲染。 多人2x21关键点手势估计和渲染（即将在1-2个月内推出！）。 多人70关键点面部估计和渲染（大约2-3个月内即将推出！）。 灵活且易于配置的多线程模块。 图像，视频和网络摄像头阅读器。 能够以各种格式（JSON，XML，PNG，JPG等）保存和加载结果。 小型显示器和GUI，可简化结果可视化。 所有功能都包装在一个易于使用的

姿态分类训练代码： train.py为训练代码，会生成model.h5，替换平台端即可； data_deal为制作数据集，然后转为result.csv即可。读取本地摄像头制作。

mmpose和openpose的onnx导出