opencv人体动作识别（opencv人形检测）

## OpenCV 人体动作识别### 简介人体动作识别是指使用计算机视觉技术来自动识别和分类人类的行为。这在许多领域都有广泛的应用，例如视频监控、人机交互、机器人技术和医疗保健。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了广泛的功能来实现人体动作识别系统。### 人体动作识别的步骤使用 OpenCV 进行人体动作识别通常涉及以下步骤：1.

数据采集与预处理

视频采集:

使用摄像头或视频文件获取包含人体动作的视频序列。

背景减除:

从视频帧中去除静止背景，以便只关注移动的人体。OpenCV 提供了多种背景减除算法，例如 `BackgroundSubtractorMOG2` 和 `createBackgroundSubtractorKNN`。

人体检测:

使用预先训练的人体检测模型（例如 HOG + SVM，Haar Cascades 或深度学习模型）从视频帧中定位人体。OpenCV 提供了 `dnn` 模块，可以方便地加载和使用预训练的深度学习模型，例如 YOLO 和 SSD。 2.

特征提取

关键点检测:

使用姿态估计模型（例如 OpenPose，MediaPipe）提取人体关键点（例如关节）的二维坐标。这些坐标可以用来描述人体的姿态。

特征描述:

从提取的关键点或人体轮廓中计算特征向量，用于区分不同的动作。常用的特征包括：

基于关键点的特征:

关节角度、肢体长度、运动轨迹等。

基于轮廓的特征:

人体轮廓的形状、大小、方向等。

基于光流的特征:

像素在连续帧之间的运动信息。 3.

动作分类

模型训练:

使用标记好的动作数据集训练分类器。常用的分类算法包括：

支持向量机 (SVM)

隐马尔可夫模型 (HMM)

动态时间规整 (DTW)

递归神经网络 (RNN)

长短期记忆网络 (LSTM)

动作识别:

将测试视频帧的特征向量输入训练好的分类器，预测动作类别。### OpenCV 中常用的模块和函数

`videoio`:

用于读取和处理视频文件或摄像头输入。

`imgproc`:

包含图像处理函数，例如颜色空间转换、形态学操作和边缘检测。

`dnn`:

用于加载和使用深度学习模型，例如人体检测和姿态估计。

`ml`:

包含机器学习算法，例如 SVM 和 KNN，用于动作分类。### 代码示例以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用 OpenCV 和 MediaPipe 进行人体姿态估计：```python import cv2 import mediapipe as mp# 初始化 MediaPipe Pose 模型 mp_pose = mp.solutions.pose.Pose()# 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture("action_video.mp4")while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 将图像转换为 RGB 格式image_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 进行姿态估计results = mp_pose.process(image_rgb)# 绘制关键点if results.pose_landmarks:mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(frame, results.pose_landmarks, mp.solutions.pose.POSE_CONNECTIONS)# 显示结果cv2.imshow("Pose Estimation", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):breakcap.release() cv2.destroyAllWindows() ```### 总结OpenCV 提供了丰富的功能，可以方便地实现人体动作识别系统。选择合适的算法和模型取决于具体的应用场景和性能需求。

OpenCV 人体动作识别

简介人体动作识别是指使用计算机视觉技术来自动识别和分类人类的行为。这在许多领域都有广泛的应用，例如视频监控、人机交互、机器人技术和医疗保健。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了广泛的功能来实现人体动作识别系统。

人体动作识别的步骤使用 OpenCV 进行人体动作识别通常涉及以下步骤：1. **数据采集与预处理*** **视频采集:** 使用摄像头或视频文件获取包含人体动作的视频序列。* **背景减除:** 从视频帧中去除静止背景，以便只关注移动的人体。OpenCV 提供了多种背景减除算法，例如 `BackgroundSubtractorMOG2` 和 `createBackgroundSubtractorKNN`。* **人体检测:** 使用预先训练的人体检测模型（例如 HOG + SVM，Haar Cascades 或深度学习模型）从视频帧中定位人体。OpenCV 提供了 `dnn` 模块，可以方便地加载和使用预训练的深度学习模型，例如 YOLO 和 SSD。 2. **特征提取*** **关键点检测:** 使用姿态估计模型（例如 OpenPose，MediaPipe）提取人体关键点（例如关节）的二维坐标。这些坐标可以用来描述人体的姿态。* **特征描述:** 从提取的关键点或人体轮廓中计算特征向量，用于区分不同的动作。常用的特征包括：* **基于关键点的特征:** 关节角度、肢体长度、运动轨迹等。* **基于轮廓的特征:** 人体轮廓的形状、大小、方向等。* **基于光流的特征:** 像素在连续帧之间的运动信息。 3. **动作分类*** **模型训练:** 使用标记好的动作数据集训练分类器。常用的分类算法包括：* 支持向量机 (SVM)* 隐马尔可夫模型 (HMM)* 动态时间规整 (DTW)* 递归神经网络 (RNN)* 长短期记忆网络 (LSTM)* **动作识别:** 将测试视频帧的特征向量输入训练好的分类器，预测动作类别。

OpenCV 中常用的模块和函数* **`videoio`:** 用于读取和处理视频文件或摄像头输入。 * **`imgproc`:** 包含图像处理函数，例如颜色空间转换、形态学操作和边缘检测。 * **`dnn`:** 用于加载和使用深度学习模型，例如人体检测和姿态估计。 * **`ml`:** 包含机器学习算法，例如 SVM 和 KNN，用于动作分类。

代码示例以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用 OpenCV 和 MediaPipe 进行人体姿态估计：```python import cv2 import mediapipe as mp

初始化 MediaPipe Pose 模型 mp_pose = mp.solutions.pose.Pose()

打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture("action_video.mp4")while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break

将图像转换为 RGB 格式image_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

进行姿态估计results = mp_pose.process(image_rgb)

绘制关键点if results.pose_landmarks:mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(frame, results.pose_landmarks, mp.solutions.pose.POSE_CONNECTIONS)

显示结果cv2.imshow("Pose Estimation", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):breakcap.release() cv2.destroyAllWindows() ```

总结OpenCV 提供了丰富的功能，可以方便地实现人体动作识别系统。选择合适的算法和模型取决于具体的应用场景和性能需求。