【Java万花筒】高效实现人体姿态估计与动作识别：探索人体姿态估计与动作识别的黑科技

2024-02-27 05:52
文章标签 java 实现 高效 探索 动作 科技 估计 识别 人体 姿态 万花筒

本文主要是介绍【Java万花筒】高效实现人体姿态估计与动作识别：探索人体姿态估计与动作识别的黑科技，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

人体姿态估计与动作识别库

前言

人体姿态估计和动作识别是计算机视觉领域的重要研究方向，它们在许多实际应用中发挥着重要作用。通过对人体姿态和动作的准确分析，我们可以实现人机交互、运动训练、姿态评估等多种应用。本文将介绍几个常用的Java库，包括OpenPose、DeepPose、JavaCV、Dlib和TF Pose Estimation，它们都是优秀的人体姿态估计和动作识别库，可以帮助开发者快速实现相关功能。

欢迎订阅专栏：Java万花筒

文章目录

  • 人体姿态估计与动作识别库
    • 前言
    • 1. OpenPose
      • 1.1 概述
      • 1.2 特点与优势
      • 1.3 应用场景
      • 1.4 使用示例
    • 2. DeepPose
      • 2.1 概述
      • 2.2 特点与优势
      • 2.3 应用场景
      • 2.4 使用示例
    • 3. JavaCV
      • 3.1 概述
      • 3.2 特点与优势
      • 3.3 应用场景
      • 3.4 使用示例
    • 4. Dlib
      • 4.1 概述
      • 4.2 特点与优势
      • 4.3 应用场景
      • 4.4 使用示例
    • 5. TF Pose Estimation
      • 5.1 概述
      • 5.2 特点与优势
      • 5.3 应用场景
      • 5.4 使用示例
    • 总结

1. OpenPose

1.1 概述

OpenPose是一个用于人体姿态估计和动作识别的开源库。它使用深度学习技术来检测和估计人体的关键点，包括身体姿势、手部姿势和脸部姿势。OpenPose能够在图像和视频中实时跟踪人体姿态，并且具有精确和稳定的表现。

1.2 特点与优势

  • 多人姿态估计：OpenPose可以同时检测和估计多个人体姿态，适用于多人场景的姿态分析。
  • 实时性能：OpenPose能够在实时视频流中进行姿态估计，可以用于实时交互应用和监控系统。
  • 鲁棒性：OpenPose具有较好的鲁棒性，可以在不同光照条件和环境中准确地估计姿态。
  • 跨平台支持：OpenPose提供了跨平台的支持，可以在Windows、Linux和Mac等操作系统上运行。

1.3 应用场景

  • 人机交互：OpenPose可以用于实现人机交互界面，例如手势识别、控制游戏等。
  • 动作识别：OpenPose可以用于动作识别和动作分析，例如运动员训练、健身监测等。
  • 姿态分析：OpenPose可以用于姿态分析研究，例如人体运动分析、舞蹈评估等。

1.4 使用示例

下面是一个使用OpenPose进行人体姿态估计的Java示例代码：

import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_videoio.VideoCapture;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_videoio.VideoWriter;
import org.bytedeco.javacv.CanvasFrame;
import org.bytedeco.javacv.OpenPose;public class OpenPoseExample {public static void main(String[] args) {// 加载OpenPose模型OpenPose openPose = OpenPose.create();// 打开摄像头VideoCapture camera = new VideoCapture(0);// 创建帧窗口CanvasFrame canvasFrame = new CanvasFrame("OpenPose Example", 1);// 创建视频写入器int frameWidth = (int) camera.get(opencv_videoio.CAP_PROP_FRAME_WIDTH);int frameHeight = (int) camera.get(opencv_videoio.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);VideoWriter videoWriter = new VideoWriter("output.avi", opencv_videoio.VideoWriter.fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), 30, new opencv_core.Size(frameWidth, frameHeight), true);// 循环处理每一帧while (canvasFrame.isVisible()) {// 读取帧图像Mat frame = new Mat();camera.read(frame);// 运行OpenPoseopencv_imgproc.cvtColor(frame, frame, opencv_imgproc.COLOR_BGR2RGB);Mat result = openPose.forward(frame);// 显示结果canvasFrame.showImage(result);// 写入视频文件videoWriter.write(result);// 按下ESC键退出if (canvasFrame.waitKey(1) == 27)break;}// 释放资源openPose.close();camera.release();videoWriter.release();canvasFrame.dispose();}
}

2. DeepPose

2.1 概述

DeepPose是一个用于人体姿态估计的深度学习库。它基于卷积神经网络（CNN）模型，能够从图像中准确地估计人体的关键点位置。

2.2 特点与优势

  • 高准确率：DeepPose利用深度学习技术，能够在图像中准确地定位人体关键点，具有较高的姿态估计准确率。
  • 模型可训练：DeepPose提供了训练接口，可以自定义训练模型以适应特定的姿态估计需求。
  • 高性能：DeepPose通过优化算法和并行计算等技术，能够实现高性能的姿态估计。

2.3 应用场景

  • 人脸识别：DeepPose可以用于人脸识别领域，识别和分类人脸关键点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等。
  • 姿态评估：DeepPose可以用于姿态评估，根据关键点的位置和姿态角度，评估人体的姿态是否正确。
  • 动作识别：DeepPose可以用于动作识别和动作分类，根据人体关键点的位置和运动轨迹，识别人体的动作行为。

2.4 使用示例

下面是一个使用DeepPose进行人体姿态估计的Java示例代码：

import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.javacv.CanvasFrame;
import org.bytedeco.javacv.DeepPose;public class DeepPoseExample {public static void main(String[] args) {// 加载DeepPose模型DeepPose deepPose = DeepPose.create();// 加载图像Mat image = org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");// 运行DeepPoseopencv_imgproc.cvtColor(image, image, opencv_imgproc.COLOR_BGR2RGB);Mat result = deepPose.forward(image);// 创建帧窗口CanvasFrame canvasFrame = new CanvasFrame("DeepPose Example");canvasFrame.showImage(result);// 按下ESC键退出while (canvasFrame.isVisible() && canvasFrame.waitKey(1) != 27) ;// 释放资源deepPose.close();canvasFrame.dispose();}
}

3. JavaCV

3.1 概述

JavaCV是一个用于计算机视觉和机器学习的Java库，它提供了许多与OpenCV和其他计算机视觉库集成的功能。JavaCV可以用于人体姿态估计和动作识别等应用。

3.2 特点与优势

  • 多功能：JavaCV提供了丰富的计算机视觉和机器学习函数，包括图像处理、特征提取和分类等功能。
  • 跨平台支持：JavaCV可以在不同的操作系统上运行，包括Windows、Linux和Mac等。
  • 易于使用：JavaCV提供了简单易用的API，方便开发者进行图像处理和分析。

3.3 应用场景

  • 实时图像处理：JavaCV可以用于实时图像处理和分析，例如实时视频流中的人体姿态估计和动作识别。
  • 图像分类：JavaCV可以用于图像分类和识别，例如人脸识别、物体识别等。
  • 视频分析：JavaCV可以用于视频分析和行为识别，例如监控系统、视频质量评估等。

3.4 使用示例

下面是一个使用JavaCV进行人体姿态估计的Java示例代码：

import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.javacv.CanvasFrame;
import org.bytedeco.javacv.JavaCV;public class JavaCVExample {public static void main(String[] args) {// 加载JavaCV模型JavaCV javaCV = JavaCV.create();// 加载图像Mat image = org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");// 运行JavaCVopencv_imgproc.cvtColor(image, image, opencv_imgproc.COLOR_BGR2RGB);Mat result = javaCV.forward(image);// 创建帧窗口CanvasFrame canvasFrame = new CanvasFrame("JavaCV Example");canvasFrame.showImage(result);// 按下ESC键退出while (canvasFrame.isVisible() && canvasFrame.waitKey(1) != 27) ;// 释放资源javaCV.close();canvasFrame.dispose();}
}

4. Dlib

4.1 概述

Dlib是一个C++的机器学习和图像处理库，也提供了Java的接口。Dlib可以用于人脸检测、人脸特征提取、人脸关键点定位等任务。

4.2 特点与优势

  • 高效性能：Dlib采用了高效的算法和数据结构，具有优良的运行性能和内存管理能力。
  • 多功能性：Dlib提供了丰富的机器学习和图像处理函数，可以应用于多个领域的任务。
  • 跨平台支持：Dlib支持在不同的操作系统上运行，并提供了Java接口方便集成到Java项目中。

4.3 应用场景

  • 人脸检测：Dlib可以用于人脸检测和人脸关键点定位，精确地识别人脸位置和特征。
  • 表情识别：Dlib可以用于表情识别和情绪分析，根据人脸关键点的位置和表情变化，识别人的情绪状态。
  • 视觉跟踪：Dlib可以用于目标跟踪和视觉定位，跟踪视频中的目标对象并估计其位置。

4.4 使用示例

下面是一个使用Dlib进行人脸检测和关键点定位的Java示例代码：

import org.bytedeco.javacpp.Loader;
import org.bytedeco.javacpp.Pointer;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_objdetect;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point2d;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Rect;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;
import org.bytedeco.opencv.presets.opencv_objdetect;public class DlibExample {public static void main(String[] args) {// 加载Dlib模型Loader.load(org.bytedeco.opencv.global.dlib.class);// 加载图像Mat image = org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");// 创建人脸检测器CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier();faceDetector.load("path/to/haarcascade_frontalface_default.xml");// 检测人脸Rect[] faces = faceDetector.detectMultiScale(image);// 创建关键点定位器org.bytedeco.opencv.global.dlib.shape_predictor predictor = org.bytedeco.opencv.global.dlib.shape_predictor();predictor.load("path/to/shape_predictor_68_face_landmarks.dat");// 定位关键点Point2d[] landmarks = new Point2d[68];org.bytedeco.opencv.global.dlib.full_object_detection shape = predictor.shape(image, faces[0]);for (int i = 0; i < shape.num_parts(); i++) {landmarks[i] = shape.part(i);}// 绘制关键点for (int i = 0; i < landmarks.length; i++) {org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.circle(image, landmarks[i].get(), 3, new Scalar(0, 0, 255, 0.5), -1, opencv_objdetect.CV_AA, 0);}// 显示结果org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.imshow("Dlib Example", image);org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.waitKey();// 释放资源faceDetector.close();}
}

5. TF Pose Estimation

5.1 概述

TF Pose Estimation是一个基于TensorFlow的人体姿态估计库。它使用深度学习技术和预训练的神经网络模型，可以从图像或视频中估计人体的关节点位置和姿态角度。

5.2 特点与优势

  • 准确性：TF Pose Estimation基于深度学习模型，具有较高的准确性和鲁棒性。
  • 多平台支持：TF Pose Estimation可以在多个平台上运行，包括Windows、Linux和Mac等操作系统。
  • 易于使用：TF Pose Estimation提供了简单易用的API，可以快速实现人体姿态估计的应用。

5.3 应用场景

  • 姿势分析：TF Pose Estimation可以用于姿势分析，例如体育运动训练中的动作评估和姿态校正。
  • 姿态跟踪：TF Pose Estimation可以实时跟踪人体姿态，例如虚拟现实和增强现实应用中的人体跟踪和交互。
  • 动作识别：TF Pose Estimation可以用于动作识别和行为分析，例如人体动作识别、舞蹈分析等。

5.4 使用示例

下面是一个使用TF Pose Estimation进行人体姿态估计的Java示例代码：

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.Tensors;public class TFPoseEstimationExample {public static void main(String[] args) {// 加载模型文件String modelFile = "path/to/model.pb";Graph graph = new Graph();graph.importGraphDef(Tensors.read(modelFile).bytesValue());// 创建会话try (Session session = new Session(graph)) {// 准备输入数据float[] inputData = {};  // 输入数据Tensor<Float> inputTensor = Tensors.create(inputData);// 运行模型Tensor<Float> outputTensor = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0).expect(Float.class);// 处理输出数据float[] outputData = outputTensor.copyTo(new float[outputTensor.numElements()]);// 输出结果System.out.println("Output: " + Arrays.toString(outputData));} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

总结

人体姿态估计和动作识别是计算机视觉中的重要研究方向，对于很多应用来说都有着非常重要的意义。本文介绍了几个优秀的Java库，包括OpenPose、DeepPose、JavaCV、Dlib和TF Pose Estimation，它们都具有出色的姿态估计和动作识别能力。通过使用这些库，开发者可以快速实现人体姿态估计和动作识别的功能，并在各种应用场景中应用它们。

这篇关于【Java万花筒】高效实现人体姿态估计与动作识别：探索人体姿态估计与动作识别的黑科技的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/751401。

相关文章

Spring Security常见问题及解决方案

Spring Security常见问题及解决方案

《SpringSecurity常见问题及解决方案》SpringSecurity是Spring生态的安全框架,提供认证、授权及攻击防护,支持JWT、OAuth2集成,适用于保护Spring应用,需配置... 目录Spring Security 简介Spring Security 核心概念1. ​Securit
阅读更多...
Python实现终端清屏的几种方式详解

Python实现终端清屏的几种方式详解

《Python实现终端清屏的几种方式详解》在使用Python进行终端交互式编程时,我们经常需要清空当前终端屏幕的内容,本文为大家整理了几种常见的实现方法,有需要的小伙伴可以参考下... 目录方法一：使用 `os` 模块调用系统命令方法二：使用 `subprocess` 模块执行命令方法三：打印多个换行符模拟
阅读更多...
SpringBoot+EasyPOI轻松实现Excel和Word导出PDF

SpringBoot+EasyPOI轻松实现Excel和Word导出PDF

《SpringBoot+EasyPOI轻松实现Excel和Word导出PDF》在企业级开发中,将Excel和Word文档导出为PDF是常见需求,本文将结合​​EasyPOI和​​Aspose系列工具实... 目录一、环境准备与依赖配置1.1 方案选型1.2 依赖配置（商业库方案）二、Excel 导出 PDF
阅读更多...
Python实现MQTT通信的示例代码

Python实现MQTT通信的示例代码

《Python实现MQTT通信的示例代码》本文主要介绍了Python实现MQTT通信的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 安装paho-mqtt库‌2. 搭建MQTT代理服务器（Broker）‌‌3. pytho
阅读更多...
SpringBoot改造MCP服务器的详细说明(StreamableHTTP 类型)

SpringBoot改造MCP服务器的详细说明(StreamableHTTP 类型)

《SpringBoot改造MCP服务器的详细说明(StreamableHTTP类型)》本文介绍了SpringBoot如何实现MCPStreamableHTTP服务器,并且使用CherryStudio... 目录SpringBoot改造MCP服务器（StreamableHTTP）1 项目说明2 使用说明2.1
阅读更多...
spring中的@MapperScan注解属性解析

spring中的@MapperScan注解属性解析

《spring中的@MapperScan注解属性解析》@MapperScan是Spring集成MyBatis时自动扫描Mapper接口的注解,简化配置并支持多数据源,通过属性控制扫描路径和过滤条件,利... 目录一、核心功能与作用二、注解属性解析三、底层实现原理四、使用场景与最佳实践五、注意事项与常见问题六
阅读更多...
Spring的RedisTemplate的json反序列泛型丢失问题解决

Spring的RedisTemplate的json反序列泛型丢失问题解决

《Spring的RedisTemplate的json反序列泛型丢失问题解决》本文主要介绍了SpringRedisTemplate中使用JSON序列化时泛型信息丢失的问题及其提出三种解决方案,可以根据性... 目录背景解决方案方案一方案二方案三总结背景在使用RedisTemplate操作redis时我们针对
阅读更多...
Java中Arrays类和Collections类常用方法示例详解

Java中Arrays类和Collections类常用方法示例详解

《Java中Arrays类和Collections类常用方法示例详解》本文总结了Java中Arrays和Collections类的常用方法,涵盖数组填充、排序、搜索、复制、列表转换等操作,帮助开发者高... 目录Arrays.fill()相关用法Arrays.toString()Arrays.sort()A
阅读更多...
Spring Boot Maven 插件如何构建可执行 JAR 的核心配置

Spring Boot Maven 插件如何构建可执行 JAR 的核心配置

《SpringBootMaven插件如何构建可执行JAR的核心配置》SpringBoot核心Maven插件,用于生成可执行JAR/WAR,内置服务器简化部署,支持热部署、多环境配置及依赖管理... 目录前言一、插件的核心功能与目标1.1 插件的定位1.2 插件的 Goals（目标）1.3 插件定位1.4 核
阅读更多...
如何使用Lombok进行spring 注入

如何使用Lombok进行spring 注入

《如何使用Lombok进行spring注入》本文介绍如何用Lombok简化Spring注入,推荐优先使用setter注入,通过注解自动生成getter/setter及构造器,减少冗余代码,提升开发效... Lombok为了开发环境简化代码，好处不用多说。spring 注入方式为2种，构造器注入和setter
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2