构建类型 Linux MacOS Windows 建置状态 代表了第一个实时多人系统，该系统可以在单个图像上联合检测人体，手，面部和脚的关键点（总共135个关键点） 。 它由 ， ， ， ， ， 和 。 这是维护和 。 没有 OpenPose是不可能的。 我们还要感谢。 作者（左）和（右）在前面 内容 结果 全身（身体，脚，脸和手）2D姿势估计 测试OpenPose ：（左）视频序列中的 。 （右图和右图）作者和测试了脸部和手部 全身3D姿势重建和估计 测试OpenPose 3D模块 Unity插件 和测试 运行时分析 我们展示了3个可用的姿势估计库（相同的硬件和条件）之间的推理时间比较：OpenPose，Alpha-Pose（快速Pytorch版本）和Mask R-CNN。 OpenPose运行时是恒定的，而Alpha-Pose和Mask R-CNN的运行

openpose需要的caffemodel：pose_iter_440000、pose_iter_102000、pose_iter_116000、pose_iter_584000、pose_iter_160000

使用官方的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！！！！根本就不可能下载完！！！

在windows10下，openpose中的models文件，models文件有：pose_iter_102000.caffemodel；pose_iter_116000.caffemodel；pose_iter_160000.caffemodel；pose_iter_440000.caffemodel；pose_iter_584000.caffemodel。

能实时对视频或网络摄像头进行人体姿态检测，fps达到25帧，不需要下载其他东西，内涵预训练模型和视频素材，下载可直接运行。

openpose训练时需要的两个文件，openpose_coco.npy和openpose_vgg16.npy

CPU上的实时2D多人姿势估计：轻量级OpenPose 该存储库包含培训代码。 这项工作极大地优化了方法，从而可以以可忽略的精度下降在CPU上实现实时推断。 它检测骨骼（由关键点和它们之间的连接组成）以识别图像中每个人的人体姿势。 该姿势可能包含多达18个关键点：耳朵，眼睛，鼻子，脖子，肩膀，肘部，手腕，臀部，膝盖和脚踝。 在COCO 2017关键点检测验证集上，此代码对于单尺度推断（无需翻转或完成任何后处理）可达到40％的AP。 可以使用此存储库复制结果。 此仓库与明显重叠，但是仅包含用于人体姿势估计的必要代码。 :fire: 看看我们的准确的（现在仍然快）单人姿态估计，其中排名在CVPR'19

graph_opt—CV之DNN：基于OpenPose的OpenCV利用DNN算法实现对单人体姿态(美女跳舞)实时估计检测.rar

最近尝试做一个人脸检测控制机器人来测体温，记录一下过程： 1、首先使用了opencv-ython试了一下人脸检测,参考https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/90732916 先跑了一下固定图片的，效果堪忧啊 代码： # -*- coding: utf-8 -*- import c2 import lgging # 设置日志 logging.basicConfig(level = logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s') logger = lo

构建类型 Linux MacOS Windows 建立状态 代表了第一个实时多人系统，该系统可以在单个图像上联合检测人体，手，面部和脚的关键点（总共135个关键点） 。 它由 ， ， ， ， ， 和 。 这是维护和 。 没有 OpenPose是不可能的。 我们还要感谢。 作者（左）和（右）在前面 内容 结果 全身（身体，脚，脸和手）二维姿势估计 测试OpenPose ：（左）视频序列中的 。 （中右）作者和测试脸和手 全身3D姿势重建和估计 测试OpenPose 3D模块 Unity插件 和测试 运行时分析 我们展示了3个可用的姿势估计库（相同的硬件和条件）之间的推理时间比较：OpenPose，Alpha-Pose（快速Pytorch版本）和Mask R-CNN。 OpenPose运行时是恒定的，而Alpha-Pose和Mask R-CNN的运行时随人数线性增长。 更多细节。 产品特点 主要功能： 二维实时多人关键点检测： 15、18或25个关键点的身体/脚关键点估计，包括6个脚关键点。 运行时不依赖于检测到的人数。 2x21-keypoint手关