在计算机视觉领域，OpenNI（Open Natural Interaction）是一个开源框架，用于与传感器设备交互，如Kinect，以获取和处理深度图像和彩色图像。OpenNI提供了API，使得开发者能够轻松地读取和显示这些图像数据。另一方面，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的图像处理库，它支持多种图像分析和计算机视觉任务。在这个项目中，OpenCV被用来调用OpenPose模型，这是一个实时的人体姿态估计算法，可以识别出图像中人体的关键关节位置。 我们需要了解OpenNI的工作原理。OpenNI通过与硬件设备通信，能够获取到原始的深度图像和彩色图像数据。深度图像是由红外传感器生成的，表示每个像素点在空间中的距离，而彩色图像是RGB摄像头捕获的，用于提供色彩信息。OpenNI提供了接口，使得开发者可以通过编写代码来读取这些图像，并进行进一步的处理，例如显示在屏幕上。 接下来，OpenCV被用于处理OpenNI获取的彩色图像。OpenCV拥有丰富的图像处理函数，可以进行图像预处理，如灰度化、直方图均衡化等，为OpenPose的输入做好准备。OpenPose模型是基于深度学习的，它可以处理多个关键点检测任务，包括人体姿态估计。这个模型能够识别出图像中人物的各个关节，如肩、肘、腕、髋、膝和踝等，并以2D坐标的形式输出。 在调用OpenPose模型时，我们需要先将其集成到OpenCV项目中。这通常涉及到将模型的权重和配置文件加载到内存，然后创建一个推理引擎来运行模型。OpenCV的dnn模块可以方便地实现这一点。一旦模型准备就绪，我们就可以通过OpenCV的`imread`函数读取OpenNI的彩色图像，然后传递给OpenPose进行姿态估计。OpenPose会返回每个关键点的位置，这些信息可以用来绘制关节连线，从而可视化人体姿态。 为了实现这一功能，你需要编写一段代码，大致分为以下几个步骤： 1. 初始化OpenNI，连接到设备，设置数据流（深度和彩色）。 2. 在OpenNI数据流回调函数中，获取深度图像和彩色图像数据。 3. 使用OpenCV的函数显示深度图像和彩色图像。 4. 对彩色图像进行预处理，如调整尺寸以匹配OpenPose模型的输入要求。 5. 使用OpenCV的dnn模块加载OpenPose模型，运行模型并获取关键点坐标。 6. 在原始彩色图像上绘制关键点和关节连线，然后显示结果。 通过这个项目，你可以深入理解OpenNI、OpenCV以及OpenPose在实际应用中的工作流程，同时也能掌握人体姿态估计的实现方法。这不仅有助于提升你的编程技能，还有助于你对计算机视觉领域的深入理解。

OpenPose 是一个强大的开源库，主要用于实时多人姿态估计。它能准确地检测图像或视频中人体、面部、手部的关键点，广泛应用于人机交互、运动分析、虚拟现实、视频编辑等多个领域。在这个"openpose-models"压缩包中，包含了OpenPose 库下用于不同任务的模型文件。 我们要了解什么是姿态估计。姿态估计是计算机视觉的一个分支，旨在确定图像中对象各个部位的位置。在OpenPose中，这个任务通过深度学习模型来完成，尤其是卷积神经网络（CNN）。 1. **Face Model**：OpenPose 提供了人脸关键点检测模型，能够检测出如眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征的位置。这对于面部表情识别、人脸识别等应用至关重要。这个模型通常基于预先训练好的网络，例如Facial Landmark Detection模型，它能够准确地标记出51个关键点，涵盖整个面部结构。 2. **Hand Model**：手部关键点检测模型则可以识别出手的关节位置，这对于手势识别、虚拟现实中的手势控制等应用非常有用。OpenPose的手部模型通常会检测出每个手的21个关键点，包括每个手指的关节和手腕。 3. **Pose/Body_25 Model**：这是OpenPose的核心模型之一，用于人体25关键点的检测，包括头部、颈部、肩部、肘部、腕部、腰部、髋部、膝部和脚踝等，为全身姿态分析提供数据。Body_25模型基于COCO数据集进行训练，能够在复杂场景下准确捕捉人体动作。 4. **Pose/COCO Model**：这个模型与Body_25模型相关，但可能具有不同的训练设置或优化。COCO模型是针对COCO（Common Objects in Context）数据集进行训练的，该数据集包含大量多样化的人体姿态，使得模型在各种环境和姿势下的表现更佳。 5. **Pose/mpi Model**：MPI（Max Planck Institute for Informatics）模型是另一种常用的人体姿态估计模型，它可能专注于特定的姿势或者在特定环境下有更好的表现。MPI模型通常也包含25个关键点，但其内部结构和训练过程可能与Body_25模型有所差异。 这些模型文件是预训练的权重，可以直接在OpenPose框架中使用，无需用户从零开始训练。使用时，只需将模型文件放置在正确的目录下，OpenPose库就会自动加载并执行推理。对于开发者来说，了解每个模型的用途和性能特点，可以根据具体应用场景选择合适的模型。 在实际应用中，OpenPose不仅可以单独使用，还可以与其他工具结合，如图像处理库、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等，以实现更复杂的功能。此外，OpenPose的可扩展性使其能够适应新的任务，比如添加自定义的模型以检测其他类型的对象或行为。 "openpose-models"压缩包提供了OpenPose库中用于人体、面部和手部姿态估计的关键模型，这些模型是理解和利用OpenPose进行行为识别和分析的基础。掌握这些模型的使用方法和特性，可以帮助我们更好地利用OpenPose这一强大的工具，实现各种创新应用。

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。