输出一个人的侧视图（侧视图）作为输入时的坐姿。 输出可以告诉你一个人是否坐直、驼背（前倾）、斜倚（后倾）以及他是否双手合十、双腿合十（跪着）。 OpenPose检测骨骼 使用CMU感知计算实验室发明的开放式姿势模型。 这个OpenPose模型可以检测人体的关键点。这些关键点坐标可用于估计人的坐姿。 该软件可以检测多个人的关键点，但只能检测一个人的姿势。 使用了一个经过训练的keras OpenPose模型来检测关键点。 文件夹 model.py -包含模型的体系结构。 config_reader.py -包含模型预测关键点所必需的参数。 util.py——计算关键点坐标所需的一些函数。 运行 python3 posture_image.py 用于以图像作为输入测试此软件。如果你想用你自己的图像测试它，把这个图像放在sample_images文件夹中，并在第237行进行相应的更改。 Run python3 posture_realtime.py用于实时测试。需要坐在离摄像头较远的位置。 要有8GB内存

两个手工定制的特征，实现快速识别 : 第一个是距离，两个关键点的距离会随着动作不同而不同。 : 第二个是角度，考虑到距离会随着摄像头位置发生变化，而三个点的夹角不同，不论远近，夹角固定，同时夹角会随着动作不同而不同。 1. Overview pic pic 基于普通摄像头的太极姿势识别(分类)，通过openpose采集的骨骼点数据做分类。 第一就是通过openpose采集的骨骼数据做一个自定义特征的全连接网络的训练分类。 第二就是通过openpose采集的骨骼图片做卷积神经网络（CNN）分类。 相关：基于Kinect的姿态识别(分类) 1.1. 安装与使用 首先根据OpenPose WindowsAPI安装说明安装，调用方式为Python调用。 OpenPose GitHub地址 OpenPose安装说明 最近迁移至Ubuntu，Windows的更新后cuda与caffee不兼容。部分程序有改动。总体不变。 校优

openpose-1.5.0.zip

python摔倒检测，跌倒检测openpose站立行为检测视频教程 项目简介：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/123954062 项目下载：https://download.csdn.net/download/babyai996/85075816

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《基于OPENPOSE的三维上肢康复系统》论文解读-附件资源

openpose代码 只需在文件包内下载有关库文件即可通过Cmd进行调用运行 Github上地址请看https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases

matlab的代码在相机上实现跌倒检测 作者 陈泽宇 前言 该项目是ECE 6258的最终项目。 编码中有几个部分相机校准基于C ++。 距离基于MATLAB。预处理基于Python 2.7。 检测系统基于Python 2.7。 openpose基于C ++和caffe。 如果您仅使用视频模式，则不需要openpose，因为我们提供了供您实施的测试集。 相机校准 要运行此部分，建议使用cmake。 编译并运行： $ cmake . $ make $ ./camera 提供的输入图像位于test_image目录中。 前处理 预处理包括增强和背景扣除。 脚本有两个版本。 一种是一种文件处理，另一种是bach处理。 要运行批处理，请创建一个名为video的目录，然后将所有视频放入该目录。 检测系统 跑步 $ python falldetect2.5.py 要仅在视频模式下运行，只需将提供的输入目录放入“检测”目录，然后为系统设置视频目录。 当检测到跌倒时，系统将发送电子邮件到目标地址。 默认目标电子邮件为。 用户还可以更改电子邮件地址。 如果要运行实时版本，则需要几个软件包：CUDA 8（仅

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openpose_train中，作者提供的预训练模型下载非常慢，上传这里，下载速度快。