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。

这是UE5.4.2 使用自带OpenCV4.55调用本地摄像头的方法，实时在UI中显示的Demo

针对网上很多类似的代码，其实都不能跟正常运行的，我把bug修复了

10积分怎么够，里面可以一套程序啊。。。。代码我也是调试很久的。

# PyQt5+OpenCV+PyCharm使用本地摄像头并实时显示图像 GUI可视化 代码内写有详细注释 包含两个demo：一个是只有实时显示摄像头图像的简单版demo，另一个是同时加入了两个按钮控制图像翻转和灰度的demo，供大家学习。

之前上传过利用opencv录制保存视频的demo，发现保存视频经常0kb。网上介绍的很多方法，都没有从根本上解决问题。此版本demo为vs2008模式下亲测可用，会在项目下生成一个avi格式的文件。可直接播放

Opencv调用EAST场景文字检测模型进行文字检测（附Python，C++代码）-附件资源

OpenCV调用caffe分类模型 包含源代码、模型文件、模型数据、ImageNet1000分类、测试图片 自己安装vs+opencv即可复现 注释清晰，小白可看，保姆级表现

手势识别，采用OPENCV调用YOLO4TINY模型，不需要其他依赖，支持C++/PYTHON

- OpenCV 4.5.1，基于CUDA 11 - NanoDet-plus - 模式.onnx格式 - 以类的形式封装调用