type(data)
<class ‘list’>
data###############最常用的读取文件的方法#################
f = open(‘/tmp/passwd’)
for line in f:
print(line, end=‘’)
f.close()##############################
f = open(‘
-logging_level 3: 日志消息阈值，范围[0,255]:0将输出任何消息，255将输出无消息。--num_gpu 2 --num_gpu_start 1: 通rt_to_show: 可视化预测通道。
原创
2024-10-23 13:54:16
90阅读
目录2. 参数说明2.1 Debugging/Other2.2 Producer2.3 OpenPose2.4 OpenPose Body Pose2.5 OpenPose Body Pose Heatmaps and Part Candidates2.10 OpenPose Rendering2.11 OpenPose Rendering Pose2.14 Display
--fac
# Python OpenPose
OpenPose is an open-source library that allows for real-time multi-person keypoint detection and pose estimation. It is based on deep learning and computer vision techniques and can
原创
2024-02-03 08:45:49
65阅读
干货 | 基于 OpenVINO Python SDK 环境配置与运行一、Anaconda1.1介绍 Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，解决了初学者用"pip install"安装存在冗长的软件安装列表以及相关的依赖库等问题，让用户能够较为方便管理并行python以及过程所需要的各种库。1.2
# Python OpenPose 入门教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现"Python OpenPose 入门"的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|-----|-----|
| 1 | 安装 OpenPose 软件 |
| 2 | 准备图像或视频数据 |
| 3 | 调用 OpenPose 进行姿势检测 |
| 4 | 可视化姿势检测结果 |
## 2. 具体步骤及代
原创
2024-05-13 04:51:38
421阅读
前言该openpose-tensorflow的工程是自己实现的，所以有些地方写的会比较简单，但阅读性强、方便使用。 论文翻译 || openpose – Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields工程实现 || 基于opencv使用openpose完成人体姿态估计 OpenPose -tensorflo
解读openpose开源项目的论文openpose:Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
PAF（Part Affinity Fields）多人图像中2D姿态检测方法 即部分亲和力字段。采用bottom-up的方式，先检测出各个关节点，再将它们与个体联系起来，实现了对多人的实时检测
多人的2D姿态估
原创
2021-12-14 17:19:52
780阅读
# 使用OpenPose进行Python姿态检测的完整指南
## 1. 概述
OpenPose是一个强大的实时多人姿态检测库，它可以帮助识别单个人或多个人的姿态。通过这个指南，你将学习如何在Python中实现OpenPose姿态检测。我们将分步骤进行，确保你理解每一步的意义。
## 2. 流程概述
以下是实现OpenPose Python姿态检测的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-10-13 06:53:58
368阅读
# 如何实现 OpenPose Python 源码训练
OpenPose 是一个开源的人体姿态估计库，可以检测和标记人体的关键点。对于刚入行的小白来说，了解如何训练 OpenPose 的源码将为你的计算机视觉之旅打下坚实的基础。本文将带你一步步实现 OpenPose 的训练过程。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下实现 OpenPose 训练的整个流程。下面的表格展示了每个步骤：
在Python编程中，有时需要将列表中的元素逆序排列。逆序列表可以在许多情况下很有用，例如反转字符串、排序倒叙等。本文将介绍Python中逆序列表的几种方法，包括切片、reverse()方法、reversed()函数、sorted()函数和使用循环。每种方法都有其自身的优劣势，将详细讨论它们，并提供丰富的示例代码。方法一：使用切片（Slicing）切片是Python中强大且常用的列表操作之一。通过
最近有个小项目要搞姿态识别，简单调研了一下2D的识别：基本上是下面几种（单人）single person
直接关键点回归heatmap，感觉其实就是把一个点的标签弄成一个高斯分布（多人）multi person
自顶向下：先把人圈出来，再针对单个人做检测自底向上：把所有关键点弄出来，再聚合适配到个人这个不是本文重点，笔者也还没吃透，可以看这篇综述：Deep Learning-Based
转载
2023-10-20 08:39:45
339阅读
cp Makefile.config.Ubuntu16_cuda8.example Makefile.config
转载
2021-04-02 13:18:55
158阅读
2评论
0 (104, 198) (70, 200) [255, 0, 0] 1 (104, 198) (138, 196) [255, 85, 0] 2 (70, 200) (60, 240) [255, 170, 0] 3 (60, 240) (42, 292) [255, 255, 0] 4 (138
转载
2018-11-13 10:53:00
111阅读
2评论
# 在Python中实现OpenPose
OpenPose是一个开源库，能够检测和估计人体姿态，包括关键点的识别。对于刚入行的新手，了解如何在Python中实现OpenPose是一个重要的成长过程。下面我将为你详细讲解整个流程以及每一步所需的代码。
## 流程概览
下面是实现OpenPose的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
| :--: | :--: |
| 1. 安装依赖项 | 安装
原创
2024-10-24 03:55:56
349阅读
不同模型在COCO数据集上的性能对比
Results on COCO val2017 with detector having human AP of 56.4 on COCO val2017
Results on MPII val set
从上面几个表中不难总结出以下结论大模型在MPII上PCK为90左右，在COCO上AP为75左右小模型在
# 使用OpenPose解决人体姿势识别问题
在计算机视觉领域，人体姿势识别是一个重要的研究方向，它可以帮助我们精确地检测和追踪人体的关键点，从而实现许多应用，如人体动作分析、虚拟现实等。OpenPose是一个开源的人体姿势识别库，它可以通过计算机视觉技术实现实时的人体关键点检测。本文将介绍如何使用Python语言结合OpenPose库来解决人体姿势识别问题。
## 方案概述
我们将使用Op
原创
2024-05-02 07:02:07
249阅读
openFOAM代码非常非常多，但是让人比较郁闷的是很多是基础类的实现，openFOAM中很多基础的类，包括char,string,int等等，都添加功能封装在了Foam这个名字域中。好处就是同样使用int，可以比在C++使用更多的功能，坏处就是一个很简单的功能，依赖的文件数量惊人。把这么多的封装全部读完总结完可能头发都白了，但是只把常用的拿出来总结一下是可以的，这篇帖子就是做这个工作，当然这里是
Python调用Openpose1. python环境的openpose编译在cmake的过程中需要设置：DBUILD_PYTHON=ON可以直接在openpose工程文件夹下面测试和修改pyhton文件：# From command line
cd build/examples/tutorial_api_python
# Python 3 (default version)
python3 0
转载
2024-01-22 17:18:16
101阅读
# 使用Python和OpenPose实现摄像头实时姿态识别
在计算机视觉和机器学习领域，姿态识别是一项引人注目的技术。它可以用于动作识别、虚拟现实、健身监测等多个场景。OpenPose是一个开源工具，广泛用于人体姿态估计。本文将介绍如何使用Python和OpenPose从摄像头实时获取人体姿态，并附有代码示例。
## OpenPose简介
OpenPose是由卡内基梅隆大学开发的一个开源工
原创
2024-09-22 06:15:18
337阅读
