如今，体育运动的热潮日益流行。同样，以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因，提出一种以分析运动员的关节运动，来帮助运动员纠正姿势的解决方案。

　　人体姿势估计是计算机视觉领域的重要问题。它的算法有助于定位手腕，脚踝，膝盖等部位。这样做是为了使用深度学习和卷积神经网络的概念提供个性化的运动训练体验。特别是对于体育活动而言，训练质量在很大程度上取决于图像或视频序列中人体姿势的正确性。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　到此这篇关于使用OpenCV对运动员的姿势进行检测的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV运动员姿势检测内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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