C/C++实现人体关键点检测(人体姿势估计)

使用OpenCV和一个深度学习库，比如OpenPose，可以实现人体关键点检测，也就是人体姿势估计。以下是一个简单的示例代码，可以根据需求进行修改和扩展：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main() {
    // 读取输入图像
    Mat image = imread("path/to/your/image.jpg");
    if (image.empty()) {
        std::cout << "Could not open or find the image." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 加载预训练的OpenPose模型
    String prototxt_path = "path/to/pose_deploy_linevec.prototxt";
    String model_path = "path/to/pose_iter_XXXX.caffemodel"; // 替换XXXX为模型版本号
    Net net = readNetFromCaffe(prototxt_path, model_path);

    // 设置输入尺寸和比例
    int input_width = 368;
    int input_height = 368;
    float scale_factor = 0.003922; // 1/255, as the model expects pixel values in the range [0, 1]

    // 构建输入Blob
    Mat input_blob = blobFromImage(image, scale_factor, Size(input_width, input_height), Scalar(0, 0, 0), false, false);
    net.setInput(input_blob);

    // 运行前向传播
    Mat output = net.forward();

    // 提取关键点
    int num_keypoints = output.size[1];
    int keypoint_height = output.size[2];
    int keypoint_width = output.size[3];

    // 遍历检测到的关键点
    for (int i = 0; i < num_keypoints; ++i) {
        // 提取每个关键点的置信度图
        Mat prob_map(keypoint_height, keypoint_width, CV_32F, output.ptr(0, i));

        // 找到置信度最高的位置
        Point max_loc;
        minMaxLoc(prob_map, nullptr, nullptr, nullptr, &max_loc);

        // 绘制关键点
        circle(image, max_loc, 5, Scalar(0, 255, 0), -1);
    }

    // 显示结果
    imshow("Pose Estimation", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

请确保已经下载了适当版本的OpenPose模型文件，并替换代码中的相应路径。此外，需要安装OpenCV和OpenPose库，以及CMake用于构建项目。