0. 前言

我们已经学习了如何执行实例分割，在本节中，我们将了解如何利用 Detectron2 对图像执行人体姿态估计，检测图像中人物的身体部位的关键点。人体关键点在包括体育分析和智能安防能领域具有重要应用。在本节中，我们将利用配置文件指定预训练的关键点检测模型。

1. 人体姿态估计

人体姿态估计是计算机视觉领域的一项任务，旨在从图像或视频中推断人体的姿态信息。它通过检测和预测人体关键点的位置来估计人体的姿态，如头部、手臂、腿部等的位置和角度。人体姿态估计可以分为两个主要方向：

• 单人姿态估计：单人姿态估计是指在图像或视频中仅估计一个人的姿态信息，需要检测出人体的关键点，并通过建立骨架或姿态模型来表示人体的姿态，单人姿态估计在许多应用中都有广泛的应用，如运动分析、人机交互、虚拟现实等
• 多人姿态估计：多人姿态估计是指在图像或视频中同时估计多个人的姿态信息，需要正确地区分和跟踪不同的人体，并估计出每个人的关键点和姿态信息，多人姿态估计在人群监控、群体行为分析等领域具有重要的应用价值

人体姿态估计常常使用深度学习方法，包括卷积神经网络和循环神经网络等，深度学习模型可以从大量的标注数据中学习人体关键点的特征表示和姿态模式，从而实现准确的姿态估计。可以将人体姿态估计与其他任务结合，如姿态跟踪、行为识别等，以实现更复杂场景下的综合分析和理解。
人体姿态估计在许多领域中都有着广泛的应用，包括体感游戏、虚拟现实、动作捕捉、医学影像分析等。随着技术的不断进步和算法的改进，人体姿态估计将在更多领域中发挥越来越重要的作用，并为人们提供更多的智能交互和实时分析能力。

2. 使用 Detectron2 实现人体姿态估计

在本节中，我们将利用 Detectron2 实现人体姿态估计任务。

(1) 导入所需库：

import detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
setup_logger()

from detectron2 import model_zoo
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog, DatasetCatalog
import cv2

(2) 获取配置文件并加载 Detectron2 中的预训练关键点检测模型：

cfg = get_cfg() # get a fresh new config
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))

(3) 指定配置参数：

cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5 # set threshold for this model
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
predictor = DefaultPredictor(cfg)

(4) 加载测试图像：

im = cv2.imread('example.jpeg',1)
im = cv2.resize(im, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5) # resize image to half its dimensions

(5) 对图像进行预测并绘制关键点：

outputs = predictor(im)
v = Visualizer(im[:,:,::-1], MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
out = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(out.get_image())
plt.show()

从以上输出结果可以看出，该模型能够准确地识别出图像中人物对应的各个关键点。

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