在现代医学与康复领域，脑卒中患者肢体康复训练的评估与指导至关重要。随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，这些技术被引入到康复医疗中，用以提高康复训练的质量和效率。本文所探讨的“基于OpenPose的脑卒中肢体康复训练评估辅助系统开发”，便是在这一背景下进行的创新尝试。 OpenPose是一个由卡内基梅隆大学研究团队开发的开源库，它能够通过摄像头捕捉的人体图像实时地进行身体关键点识别和姿态估计。该技术的核心在于它的多视角多人检测能力，能够准确地从二维图像中识别出人体的关节点，并构建出人体姿态的三维模型。这种能力对于肢体康复训练评估尤为重要，因为它可以非接触式地、准确地监测和记录患者的动作，评估其康复情况。 在脑卒中肢体康复训练中，评估辅助系统的设计需要解决多个关键问题。首先是如何利用OpenPose技术准确捕捉患者的动作，其次是如何对捕捉到的动作数据进行科学合理的分析，并以直观的方式将评估结果反馈给康复师和患者。系统开发中还需要考虑易用性和交互性，确保康复师和患者可以无障碍地使用系统进行训练和评估。 系统开发的关键内容包括： 1. 开发数据采集模块，利用OpenPose库实时捕捉康复训练中的患者姿态，获取动作数据。 2. 设计数据处理与分析算法，包括对姿态数据进行分类、对比、趋势分析等，以评估康复效果。 3. 实现人机交互界面，将分析结果以图表或动画的形式直观展示给使用者，便于理解与应用。 4. 考虑系统的便携性与兼容性，确保可以在不同的设备上运行，适应不同环境的需求。 5. 最后进行系统测试和用户反馈收集，根据实际使用情况优化系统性能。 这个评估辅助系统能够提供实时反馈，帮助康复师及时调整训练方案，提高训练的针对性和有效性。此外，该系统对于患者自主训练同样具有重要意义，通过实时反馈和长期追踪，患者可以自行观察训练效果，增强康复信心。 由于脑卒中康复是一个长期过程，因此系统还应具备持续追踪和评估功能。通过对康复训练的持续记录和分析，系统可以为康复师和患者提供量化的康复进度和潜在问题，从而指导制定更加个性化的康复计划。随着人工智能技术的不断进步，未来的康复训练评估辅助系统有望更加智能，能够提供更为精准的康复指导和预测性分析。 展望未来，基于OpenPose的脑卒中肢体康复训练评估辅助系统将为医疗康复领域带来革命性的变化，它不仅将提高康复训练的效果，还将极大减轻康复师的工作负担，最终帮助更多的脑卒中患者实现身体功能的恢复与提升。

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 下载VS2015或者2017（1）下载cuda和cudnn （2）下载openpose （3）下载安装openpose安装过程中所需安装包 在解压的openpose文件夹中的getModels.bat、getCaffe.bat getCaffe3rdparty.bat getOpenCV.bat四个包 （4）下载cmake软件（5）cmake开始编译 （6）打开将Debug改为Release。点击重新生成解决方案 即可完成

内容概要：该文档介绍了使用YOLOv11与OpenPose相结合来开发的一个摔倒姿态识别系统的设计与实现细节。系统主要特征体现在高速精准检测物体及人体姿态的能力上，同时还通过数据增强等方式提升了模型性能，在软件界面上也实现了易用性和人性化设置。 适用人群：面向计算机视觉领域的研究和开发者以及对图像分析有兴趣的专业技术人员。 使用场景及目标：适用于老年人照护中心、医院等公共场所的安全监视系统，能够在人发生摔倒的情况下快速作出反应。 其他说明：提出了未来的改进方向如集成智能警报和实时摄像头检测等功能模块以拓展系统实用价值。

OpenPose是一款强大的实时多人系统，用于人体、手部、面部和脚部的关键点检测，以及全身2D姿态估计。在Windows环境下使用OpenPose时，3rdparty目录是至关重要的，因为它包含了项目运行所需的各种依赖库和组件。这些依赖通常包括编译器、库文件、API接口和其他必要的开发工具。 让我们深入理解3rdparty目录的结构和内容。3rdparty目录下通常会按照不同的库或组件进行分类，例如： 1. **Boost**: Boost是一个开源库集合，提供了各种实用的C++工具，如线程管理、智能指针、正则表达式等。OpenPose可能需要特定版本的Boost来支持其多线程和算法实现。 2. **CUDA**: NVIDIA的CUDA平台用于加速基于GPU的计算，OpenPose利用CUDA来提升关键点检测的计算速度。你需要确保CUDA版本与你的硬件兼容，并且正确配置了环境变量。 3. **OpenCV**: 开源计算机视觉库OpenCV被广泛用于图像处理和计算机视觉任务。OpenPose使用OpenCV来读取、处理和显示图像。 4. **Protobuf**: Protocol Buffers是Google的一种数据序列化协议，OpenPose可能用它来存储或交换数据结构。 5. **TBB (Threading Building Blocks)**: Intel的TBB库提供了一套高级并发编程工具，可以帮助优化多线程代码的性能。 6. **其他库**：还可能包括其他如Glog（日志记录库）、Gflags（命令行参数解析库）等。 当你下载提供的"3rdparty/windows"压缩包后，确保将其解压到OpenPose项目的相应目录下。不解压会导致编译错误或程序无法正常运行。解压后，编译系统将会自动查找这些依赖，使OpenPose能够正确地构建和执行。 在Windows环境中配置OpenPose时，还需要注意以下几点： - **安装CMake**: OpenPose的构建过程通常依赖CMake，这是一个跨平台的构建系统，用于管理和编译项目。 - **设置环境变量**: 根据你的系统配置，可能需要设置或更新系统环境变量，如PATH，指向CUDA、OpenCV等相关库的路径。 - **Visual Studio**: 如果你使用Visual Studio作为IDE，确保安装了与OpenPose项目兼容的版本，并配置好编译器设置。 - **GPU支持**: 如果你想利用GPU加速，确保你的NVIDIA驱动是最新的，并且正确安装了CUDA和cuDNN库。 "openpose所需的配置包（3rdparty/windows）"是为了确保OpenPose在Windows操作系统上能够顺利运行，提供所有必要的第三方库和组件。正确安装和配置这些依赖是成功运行OpenPose的第一步。在安装和配置过程中遇到问题时，可以查阅官方文档或者社区论坛寻找解决方案。

openpose-1.7.0-binaries-win64-cpu-python3.7-flir-3d.zip

基于深度学习的OpenPose识别人体骨架点的python源代码。先解压文件，打开pycharm直接就可以运行，运行demo.py，不需要安装环境，所有配置文件都在压缩包里！建议直接根据此文件进行修改，配置openpose环境较为复杂！

Openpose的pth模型文件，包含pose及hands

下载所需的模型： 1.运行 …/openpose-master/models/ 中的 getModels.bat face模型、hand模型、pose/body_25模型、pose/coco模型、pose/mpi模型。 2. 运行 …/openpose-master/3rdparty/windows 中的 ①getCaffe.bat | ②getCaffe3rdparty.bat | ③getFreeglut.bat | ④getOpenCV.bat | ⑤getSpinnaker.bat 会出现下载不了。

RealTime3DPoseTracker-OpenPose 使用OpenPose，Python机器学习工具包，Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤：OpenPose和PyOpenPose机器：4 GPU，GeForce GTX 1080操作系统：Ubuntu 16.04 克隆OpenPose存储库：“ git clone ” 通过以下链接从PyOpenPose检查当前集成的OpenPose版本：https://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/PyOpenPose 通过以下方式将OpenPose版本重置为此提交：git reset --hard #version 下载并安装CMake GUI：sudo apt-get install cmake-qt-gui 安装CUDA 8：sudo apt-g

yolov7-pose TensorRT推理配 window平台以及ubuntu平台都可 详细的配置过程请参考主页的博客