结合YOLOV3的人体姿势识别算法

结合yolov3对人进行目标检测，而后对人进行姿势识别，获得人体骨骼关节点。初步实验效果发现，鲁棒性不强易受遮挡影响，但识别的准确率十分可观

运行步骤

1.目标检测
2.判断重心点
3.识别人体骨骼关键点
代码链接：
https://github.com/Algabeno/Human-pose-estimation-on-Yolov3

参考代码

这是原博主的代码：
https://github.com/mks0601/3DMPPE_POSENET_RELEASE
https://github.com/mks0601/3DMPPE_ROOTNET_RELEASE

所需环境

torch == 1.2.0

pip install -r requirement.txt

运行代码

run predict.py

模型文件存放：

模型：
链接：https://pan.baidu.com/s/1O0pt0fZbjuGKRqXXoDZ2dg
提取码：eo7b
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	将person.pth放在~/model_data
	将snapshot_18.pth放在~/ROOTNET/demo
	将snapshot_24.pth放在~/POSENET/demo

修改绝对路径：

修改~/ROOTNET/demo/demo.py

	# 改为你自己的文件存储路径
	sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path ', 'main'))
	sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path', 'data'))
	sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path', 'common'))
	sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path', 'nets'))
	sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path', 'utils1'))

修改~/POSENET/demo/demo1.py

# 改为你自己的文件存储路径
sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path', 'main1'))
sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path', 'data1'))
sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path', 'common'))
sys.path.insert(0, osp.join(r'Your file storage path', 'utils'))

使用视频进行预测

在predict文件里，在如下部分修改:

cam = cv2.VideoCapture('path/vedio.mp4')

修改参数

使要显示的图片为白底图片或者原图

 for n in range(person_num):
        vis_kps = np.zeros((3, joint_num))
        vis_kps[0, :] = output_pose_2d_list[n][:, 0]
        vis_kps[1, :] = output_pose_2d_list[n][:, 1]
        vis_kps[2, :] = 1
        vis_img = vis_keypoints(vis_img, vis_kps, skeleton)  # 修改要显示的图片为原图
      # vis_img = vis_keypoints(white, vis_kps, skeleton)  # 修改要显示的图片为白底图片,

选择保存视频的目录

    vout_1.open('./output.mp4', fourcc, fps, sz, True)

效果图