OpenPose 是基于卷积神经网络和监督学习并以 caffe 为框架写成的开源库,可以实现人的面部表情、躯干和四肢甚至手指的跟踪,适用多人且具有较好的鲁棒性。是世界上第一个基于深度学习的实时多人二维姿态估计,为机器理解人类提供了一个高质量的信息维度。论文演示效果:
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、Tomas Simon、Shih-En Wei、Yaser Sheikh。
项目地址: https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation
(摘自网络)
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