目录

1、人体姿态估计简介

2、人体姿态估计数据集

3、OpenPose库

4、实现原理

5、实现神经网络

6、实现代码

1、人体姿态估计简介

人体姿态估计（Human Posture Estimation），是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来，从而估计人体姿态。

人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等，如下图。

 

通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，来估计人体当前的姿态。

进一步，增加时间序列，看一段时间范围内人体关键点的位置变化，可以更加准确的检测姿态，估计目标未来时刻姿态，以及做更抽象的人体行为分析，例如判断一个人是否在打电话等。

人体姿态检测的挑战：

1. 每张图片中包含的人的数量是未知的。
2. 人与人之间的相互作用是非常复杂的，比如接触、遮挡等，这使得联合各个肢体，即确定一个人有哪些部分变得困难。
3. 图像中人越多，计算复杂度越大（计算量与人的数量正相关），这使得实时检测变得困难。

2、人体姿态估计数据集

由于缺乏高质量的数据集，在人体姿势估计方面进展缓慢。在近几年中，一些具有挑战性的数据集已经发布，这使得研究人员进行研发工作。人体姿态估计常用数据集：

• COCO Keypoints challenge 
• MPII Human Pose Dataset
• VGG Pose Dataset
• CMU Panoptic Dataset（本案例所用数据集）

3、OpenPose库

 OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。

其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ，是CVPR 2017的一篇论文，作者是来自CMU感知计算实验室的曹哲（http://people.eecs.berkeley.edu/~zhecao/#top）,Tomas Simon,Shih-En Wei,Yaser Sheikh 。

人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞机。

OpenPose项目Github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

4、实现原理

1. 输入一幅图像，经过卷积网络提取特征，得到一组特征图，然后分成两个岔路，分别使用 CNN网络提取Part Confidence Maps 和 Part Affinity Fields；
2. 得到这两个信息后，我们使用图论中的 Bipartite Matching（偶匹配） 求出Part Association，将同一个人的关节点连接起来，由于PAF自身的矢量性，使得生成的偶匹配很正确，最终合并为一个人的整体骨架；
3. 最后基于PAFs求Multi-Person Parsing—>把Multi-person parsing问题转换成graphs问题—>Hungarian Algorithm(匈牙利算法)

（匈牙利算法是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。)

5、实现神经网络

阶段一：VGGNet的前10层用于为输入图像创建特征映射。

阶段二：使用2分支多阶段CNN，其中第一分支预测身体部位位置（例如肘部，膝部等）的一组2D置信度图（S）。 如下图所示，给出关键点的置信度图和亲和力图 - 左肩。

第二分支预测一组部分亲和度的2D矢量场（L），其编码部分之间的关联度。 如下图所示，显示颈部和左肩之间的部分亲和力。

阶段三： 通过贪心推理解析置信度和亲和力图，对图像中的所有人生成2D关键点。

6、实现代码

            
              import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--input', help='Path to image or video. Skip to capture frames from camera')
parser.add_argument('--thr', default=0.2, type=float, help='Threshold value for pose parts heat map')
parser.add_argument('--width', default=368, type=int, help='Resize input to specific width.')
parser.add_argument('--height', default=368, type=int, help='Resize input to specific height.')

args = parser.parse_args()

BODY_PARTS = { "Nose": 0, "Neck": 1, "RShoulder": 2, "RElbow": 3, "RWrist": 4,
               "LShoulder": 5, "LElbow": 6, "LWrist": 7, "RHip": 8, "RKnee": 9,
               "RAnkle": 10, "LHip": 11, "LKnee": 12, "LAnkle": 13, "REye": 14,
               "LEye": 15, "REar": 16, "LEar": 17, "Background": 18 }

POSE_PAIRS = [ ["Neck", "RShoulder"], ["Neck", "LShoulder"], ["RShoulder", "RElbow"],
               ["RElbow", "RWrist"], ["LShoulder", "LElbow"], ["LElbow", "LWrist"],
               ["Neck", "RHip"], ["RHip", "RKnee"], ["RKnee", "RAnkle"], ["Neck", "LHip"],
               ["LHip", "LKnee"], ["LKnee", "LAnkle"], ["Neck", "Nose"], ["Nose", "REye"],
               ["REye", "REar"], ["Nose", "LEye"], ["LEye", "LEar"] ]

inWidth = args.width
inHeight = args.height

net = cv.dnn.readNetFromTensorflow("graph_opt.pb")

cap = cv.VideoCapture(args.input if args.input else 0)

while cv.waitKey(1) < 0:
    hasFrame, frame = cap.read()
    if not hasFrame:
        cv.waitKey()
        break

    frameWidth = frame.shape[1]
    frameHeight = frame.shape[0]
    
    net.setInput(cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (inWidth, inHeight), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False))
    out = net.forward()
    out = out[:, :19, :, :]  # MobileNet output [1, 57, -1, -1], we only need the first 19 elements

    assert(len(BODY_PARTS) == out.shape[1])

    points = []
    for i in range(len(BODY_PARTS)):
        # Slice heatmap of corresponging body's part.
        heatMap = out[0, i, :, :]

        # Originally, we try to find all the local maximums. To simplify a sample
        # we just find a global one. However only a single pose at the same time
        # could be detected this way.
        _, conf, _, point = cv.minMaxLoc(heatMap)
        x = (frameWidth * point[0]) / out.shape[3]
        y = (frameHeight * point[1]) / out.shape[2]
        # Add a point if it's confidence is higher than threshold.
        points.append((int(x), int(y)) if conf > args.thr else None)

    for pair in POSE_PAIRS:
        partFrom = pair[0]
        partTo = pair[1]
        assert(partFrom in BODY_PARTS)
        assert(partTo in BODY_PARTS)

        idFrom = BODY_PARTS[partFrom]
        idTo = BODY_PARTS[partTo]

        if points[idFrom] and points[idTo]:
            cv.line(frame, points[idFrom], points[idTo], (0, 255, 0), 3)
            cv.ellipse(frame, points[idFrom], (3, 3), 0, 0, 360, (0, 0, 255), cv.FILLED)
            cv.ellipse(frame, points[idTo], (3, 3), 0, 0, 360, (0, 0, 255), cv.FILLED)

    t, _ = net.getPerfProfile()
    freq = cv.getTickFrequency() / 1000
    cv.putText(frame, '%.2fms' % (t / freq), (10, 20), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0))

    cv.imshow('OpenPose using OpenCV', frame)
            
          

本项目实现代码及模型参见网址：https://download.csdn.net/download/m0_38106923/11265524