Opencv项目实战：18 人体姿态检测_opencv人体姿态检测

目录

0、项目介绍

1、效果展示

2、项目搭建

3、项目代码讲解与介绍

 Basics.py

  PoseModule.py

Example.py

 人体姿态图​编辑

4、项目资源

5、项目总结

0、项目介绍

mediapipe中有人体姿态检测的功能，今天我们就将实现最最基础的人体姿态估计项目，它的应用还是有很多的，比如：AI锻炼检测标准、老人跌倒检测等，这些方面其实已经有了很多的参考资料了，当然在我知道的当中用yolo的倒是挺多的。那么今天我们将会通过人物跳舞的视频进行一个姿态的检测。

1、效果展示

可以看见GIF图片中人物跳舞视频检测到的人体姿态骨架。（窗口大小的问题，膝盖下的点没有检测到） 

2、项目搭建

如上图，你完全按这个模式照搬过去，完整的视频已经被我拆分好了，大家有兴趣的可以从我的GitHub中获得完整视频与拆分好的视频。

3、项目代码讲解与介绍

 Basics.py

import cv2
import mediapipe as mp
import time
 
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
mpPose = mp.solutions.pose
pose = mpPose.Pose()
 
cap = cv2.VideoCapture('Pose_videos/02.mp4')
pTime = 0
while True:
    success, img = cap.read()
    imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = pose.process(imgRGB)
    # print(results.pose_landmarks)
    if results.pose_landmarks:
        mpDraw.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mpPose.POSE_CONNECTIONS)
        for id, lm in enumerate(results.pose_landmarks.landmark):
            h, w, c = img.shape
            print(id, lm)
            cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
            cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED)
#######################################################################################
    cTime = time.time()
    fps = 1 / (cTime - pTime)
    pTime = cTime
    cv2.putText(img, str(int(fps)), (70, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                (255, 0, 0), 3)
 
    cv2.imshow("Image", img)
    k=cv2.waitKey(1)
    if k==27:
        break

  PoseModule.py

import cv2
import mediapipe as mp
import time
 
class poseDetector():
 
    def __init__(self, mode=False, upBody=False, smooth=True,
                 detectionCon=0.5, trackCon=0.5):
 
        self.mode = mode
        self.upBody = upBody
        self.smooth = smooth
        self.detectionCon = detectionCon
        self.trackCon=trackCon
 
        self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
        self.mpPose = mp.solutions.pose
        self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.upBody, self.smooth)
 
    def findPose(self, img, draw=True):
        imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        self.results = self.pose.process(imgRGB)
        if self.results.pose_landmarks:
            if draw:
                self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks,
                                           self.mpPose.POSE_CONNECTIONS)
        return img
 
    def findPosition(self, img, draw=True):
        self.lmList = []
        if self.results.pose_landmarks:
            for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark):
                h, w, c = img.shape
                # print(id, lm)
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                self.lmList.append([id, cx, cy])
                if draw:
                    cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED)
        return self.lmList
 
def main():
    cap = cv2.VideoCapture('Pose_videos/02.mp4')
    pTime = 0
    detector = poseDetector()
    while True:
        success, img = cap.read()
        img = detector.findPose(img)
        lmList = detector.findPosition(img, draw=False)
        if len(lmList) != 0:
            print(lmList[14])
            cv2.circle(img, (lmList[14][1], lmList[14][2]), 15, (0, 0, 255), cv2.FILLED)
 
        cTime = time.time()
        fps = 1 / (cTime - pTime)
        pTime = cTime
 
        cv2.putText(img, str(int(fps)), (70, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                    (255, 0, 0), 3)
 
        cv2.imshow("Image", img)
        k=cv2.waitKey(1)
        if k==27:
            break
 
if __name__ == "__main__":
    main()

此模块参照与cvzone中的cvzone.PoseModule模块，大家以后也要学习一下这种制作模块的思想，对大家做项目时是很有帮助的。

Example.py

import cv2
import time
import PoseModule as pm
 
cap = cv2.VideoCapture('Pose_videos/02.mp4')
pTime = 0
detector = pm.poseDetector()
while True:
    success, img = cap.read()
    img = detector.findPose(img)
    lmList = detector.findPosition(img, draw=False)
    if len(lmList) !=0:
        print(lmList[14])
        cv2.circle(img, (lmList[14][1], lmList[14][2]), 15, (0, 0, 255), cv2.FILLED)
 
    cTime = time.time()
    fps = 1 / (cTime - pTime)
    pTime = cTime
 
    cv2.putText(img, str(int(fps)), (70, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                (255, 0, 0), 3)
 
    cv2.imshow("Image", img)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:
        break

 可以看到，在以后做项目时就可以从模块当中copy代码，实现会变得更加的方便。

 人体姿态图

此为人体姿态各点的对应图，如果你想要检测某一点的信息，则需要查看此图。

（此图来源于Pose | mediapipe）

4、项目资源

GitHub:18 Human Posture Recognition

5、项目总结

本次项目是按照mediapipe提供的人体姿态估计的功能实现的项目，非常的基础和简单，后面如果我有更好的点子会继续更新这部分内容。