openpose代码 只需在文件包内下载有关库文件即可通过Cmd进行调用运行 Github上地址请看https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases

matlab的代码在相机上实现跌倒检测 作者 陈泽宇 前言 该项目是ECE 6258的最终项目。 编码中有几个部分相机校准基于C ++。 距离基于MATLAB。预处理基于Python 2.7。 检测系统基于Python 2.7。 openpose基于C ++和caffe。 如果您仅使用视频模式，则不需要openpose，因为我们提供了供您实施的测试集。 相机校准 要运行此部分，建议使用cmake。 编译并运行： $ cmake . $ make $ ./camera 提供的输入图像位于test_image目录中。 前处理 预处理包括增强和背景扣除。 脚本有两个版本。 一种是一种文件处理，另一种是bach处理。 要运行批处理，请创建一个名为video的目录，然后将所有视频放入该目录。 检测系统 跑步 $ python falldetect2.5.py 要仅在视频模式下运行，只需将提供的输入目录放入“检测”目录，然后为系统设置视频目录。 当检测到跌倒时，系统将发送电子邮件到目标地址。 默认目标电子邮件为。 用户还可以更改电子邮件地址。 如果要运行实时版本，则需要几个软件包：CUDA 8（仅

openpose-1.5.0-binaries-win64-gpu-python-flir-3d_unity.z01 Part02

openpose_train中，作者提供的预训练模型下载非常慢，上传这里，下载速度快。

人姿势估计opencv 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计 如何使用 使用网络摄像头进行测试 python openpose.py 用图像测试 python openpose.py --input image.jpg 使用--thr增加置信度阈值 python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5 笔记： 我修改了以使用由提供的Tensorflow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 来自OpenCV example的原始openpose.py仅使用超过200MB的Caffe Model ，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改cv.dnn.blobFromImage并使用out = out[:, :19, :, :] cv

姿势分类 此回购使用和机器学习基于进行姿势分类。 OpenPose Python中实现的OpenPose算法用于从视频中提取特征。 分类

用知云文献翻译加上自己的一些理解翻译的Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields这篇论文

视频+摄像头人体形态算法识别

CMU在BODY25数据集上训练的模型，包含25个关键点，使用代码与COCO有所不同 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

使用官方的OpenPose包里的cmd命令下载第三方库文件和第三方包下载速度极其的慢！！！！根本就不可能下载完！！！