[C#]基于opencvsharp实现15关键点人体姿态估计

news2024/12/23 20:46:59

数据集

正确选择数据集以对结果产生适当影响也是非常必要的。在此姿势检测中，模型在两个不同的数据集即COCO关键点数据集和MPII人类姿势数据集上进行了预训练。

1. COCO：COCO关键点数据集是一个多人2D姿势估计数据集，其中包含从Flickr收集的图像。迄今为止，COCO是最大的2D姿势估计数据集，并被视为测试2D姿势估计算法的基准。COCO模型有18种分类。COCO输出格式：鼻子— 0，脖子—1，右肩—2，右肘—3，右手腕—4，左肩—5，左手肘—6，左手腕—7，右臀部—8，右膝盖—9，右脚踝—10，左臀部—11，左膝—12，左脚踝—13，右眼—14，左眼—15，右耳—16，左耳—17，背景—18

2. MPII：MPII人体姿势数据集是一个多人2D姿势估计数据集，包含从Youtube视频中收集的近500种不同的人类活动。MPII是第一个包含各种姿势范围的数据集，也是第一个在2014年发起2D姿势估计挑战的数据集。MPII模型输出15分。MPII输出格式：头—0，脖子—1，右肩—2，右肘—3，右腕—4，左肩—5，左肘—6，左腕—7，右臀部—8，右膝盖—9，右脚踝—10，左臀部—11，左膝盖—12，左脚踝—13，胸部—14，背景—15

这些点是在对数据集进行处理并通过卷积神经网络（CNN）进行全面训练时生成的。

具体步骤

步骤1：需求收集（模型权重）和负载网络

训练有素的模型需要加载到OpenCV中。这些模型在Caffe深度学习框架上进行了训练。Caffe模型包含两个文件，即.prototxt文件和.caffemodel文件。

  1. .prototxt文件指定了神经网络的体系结构。
  2. .caffemodel文件存储训练后的模型的权重。

然后我们将这两个文件加载到网络中。

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# Specify the paths for the 2 files

protoFile = "pose/mpi/pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt"

weightsFile = "pose/mpi/pose_iter_160000.caffemodel"

# Read the network into Memory

net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(protoFile, weightsFile)

步骤2：读取图像并准备输入网络

首先，我们需要使用blobFromImage函数将图像从OpenCV格式转换为Caffe blob格式，以便可以将其作为输入输入到网络。这些参数将在blobFromImage函数中提供。由于OpenCV和Caffe都使用BGR格式，因此无需交换R和B通道。

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# Read image

frame = cv2.imread("image.jpg")

# Specify the input image dimensions

inWidth = 368

inHeight = 368

# Prepare the frame to be fed to the network

inpBlob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0 / 255, (inWidth, inHeight), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)

# Set the prepared object as the input blob of the network

net.setInput(inpBlob)

步骤3：做出预测并解析关键点

一旦将图像传递到模型，就可以使用OpenCV中DNN类的正向方法进行预测，该方法通过网络进行正向传递，这只是说它正在进行预测的另一种方式。

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output = net.forward()

输出为4D矩阵：

  1. 第一个维度是图片ID（如果您将多个图片传递到网络）。
  2. 第二个维度指示关键点的索引。该模型会生成置信度图（在图像上的概率分布，表示每个像素处关节位置的置信度）和所有已连接的零件亲和度图。对于COCO模型，它由57个部分组成-18个关键点置信度图+ 1个背景+ 19 * 2个部分亲和度图。同样，对于MPI，它会产生44点。我们将仅使用与关键点相对应的前几个点。
  3. 第三维是输出图的高度。
  4. 第四个维度是输出图的宽度。

然后，我们检查图像中是否存在每个关键点。我们通过找到关键点的置信度图的最大值来获得关键点的位置。我们还使用阈值来减少错误检测。

置信度图

一旦检测到关键点，我们便将其绘制在图像上。

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H = out.shape[2]

W = out.shape[3]

# Empty list to store the detected keypoints

points = []

for i in range(len()):

# confidence map of corresponding body's part.

    probMap = output[0, i, :, :]

# Find global maxima of the probMap.

    minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap)

# Scale the point to fit on the original image

x = (frameWidth * point[0]) / W

y = (frameHeight * point[1]) / H

if prob > threshold :

        cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 15, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv.FILLED)

        cv2.putText(frame, "{}".format(i), (int(x), int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.4, (0, 0, 255), 3, lineType=cv2.LINE_AA)

# Add the point to the list if the probability is greater than the threshold

        points.append((int(x), int(y)))

else :

        points.append(None)

cv2.imshow("Output-Keypoints",frame)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

步骤4：绘制骨架

由于我们已经绘制了关键点，因此我们现在只需将两对连接即可绘制骨架。

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for pair in POSE_PAIRS:

partA = pair[0]

partB = pair[1]

if points[partA] and points[partB]:

cv2.line(frameCopy, points[partA], points[partB], (0, 255, 0), 3)

结果

上面显示的输出向我们显示了运动员在特定时刻的准确姿势。下面是视频的检测结果。

【界面展示】

【效果演示】

【部分实现源码】

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;

namespace FIRC
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        Mat src = new Mat();
        PoseManager detector = new PoseManager(Application.StartupPath+ "\\weights\\pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt", Application.StartupPath + "\\weights\\pose_iter_160000.caffemodel");
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
            openFileDialog.Filter = "图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp";
            openFileDialog.RestoreDirectory = true;
            openFileDialog.Multiselect = false;
            if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
              
                src = Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);
                pictureBox1.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);


            }


        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if(pictureBox1.Image==null)
            {
                return;
            }
            var resultMat = detector.Inference(src);
            pictureBox2.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
          
        }

        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            VideoCapture capture = new VideoCapture("test.mp4");
            if (!capture.IsOpened())
            {
                Console.WriteLine("video not open!");
                return;
            }
            Mat frame = new Mat();
            var sw = new Stopwatch();
            int fps = 0;
            while (true)
            {

                capture.Read(frame);
                if (frame.Empty())
                {
                    Console.WriteLine("data is empty!");
                    break;
                }
                sw.Start();
                var result = detector.Inference(frame);
                sw.Stop();
                fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);
                sw.Reset();
                Cv2.PutText(result, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);
                //显示结果
                Cv2.ImShow("Result", result);
                int key = Cv2.WaitKey(10);
                if (key == 27)
                    break;
            }

            capture.Release();
        }
    }
}

【视频演示】

C# winform基于opencvsharp实现15关键点人体姿态估计_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】vs2019netfframework4.7.2opencvsharp4.8.0【演示源码下载】【注意事项】源码演示只支持单人姿态估计，不支持一个图片多人姿态估计，如果需要支持多人姿态估计可以先检测出人，然后截取出来进行单人估计即可更多信息参考博文：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/140002519, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：Python自动化脚本，Python训练AI自动玩王者荣耀，简直不要太秀！！！，yolov9+deepsort+pyqt5实现目标追踪结果演示，将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务，基于onnx模型加密与解密深度学习模型保护方法介绍，C# OpenCvSharp Yolov8 Face Landmarks 人脸五点关键点检测，C++使用纯opencv去部署yolov8官方obb旋转框检测，基于yolov8+bytetrack实现目标追踪视频演示，使用C++部署yolov8的onnx和bytetrack实现目标追踪，C#实现全网yolov7目前最快winform目标检测，C#使用opencvsharp进行年龄和性别预测支持视频图片检测icon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV1m1421C7So/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee 

【测试环境】

vs2019

netframework4.7.2

opencvsharp4.8.0

【演示源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89486922

【注意事项】

源码演示只支持单人姿态估计，不支持一个图片多人姿态估计，如果需要支持多人姿态估计可以先检测出人，然后截取出来进行单人估计即可

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