卡内基梅隆大学开源：C++编写的人脸监测，姿态监测系统

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实时多人关键点检测库，用于身体、面部、手部和脚部估计。

源代码：

http://www.gitpp.com/sglm/openpose

OpenP ose 代表了 第一 个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（总共135个关键点）的实时多人系统 。

全身（身体、脚、脸和手）2D 姿势估计

OpenPose 是一个开源的深度学习模型，由加州大学伯克利分校的视觉与学习实验室（Visual Geometry Group）开发。它可以实时地从单张图片中检测出人体、手部、面部和足部的关键点。OpenPose 通过使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来实现这一功能。

OpenPose 能够检测出人体总共135个关键点，包括人体的25个主要关键点、18个手部关键点、15个面部关键点和47个足部关键点。这使得OpenPose 在人体关键点检测方面具有较高的准确度。

OpenPose 的优点之一是它的实时性，它可以在几帧每秒的速度下运行，这对于视频应用来说是非常有用的。此外，OpenPose 还支持多人和单人模式，可以同时检测图片中的多个人体关键点。

OpenPose 的出现为人体关键点检测领域带来了重大突破，它广泛应用于动作识别、虚拟现实、人机交互、体育分析等领域。它的开源特性也鼓励了更多研究人员和开发者对其进行改进和应用。

OpenPose作为一个开源的人体姿态估计库，其主要应用场景广泛且多样，涵盖了多个领域。以下是一些主要的应用场景：

1. 人体动作分析

• 体育运动分析 ：在体育训练中，可以利用OpenPose分析运动员的姿态和动作，提供实时反馈和指导。通过检测关节位置（如肩、肘、腕、髋、膝、踝等）和识别手臂、腿部的动作，OpenPose能够量化运动表现，如跑步的步频、划船的动作准确性等，从而帮助运动员优化训练策略，提升竞技水平。

2. 视频监控与行为分析

• 安防监控 ：在安防监控领域，OpenPose可以通过检测异常行为和姿态，实现智能报警和行为分析。例如，在商场中，系统可以自动识别出异常行为，如人群拥挤、滞留时间过长或独自徘徊的可疑人员，从而及时预警潜在的安全风险。

• 智能家居 ：在智能家居环境中，行为分析可以识别人体动作，实现智能控制，如开关灯光、调整空调温度等，提升居住体验。

3. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）

• 人机交互 ：OpenPose能够实时检测和跟踪人体的关键点，为VR和AR应用提供精确的人体姿态信息。这使得用户能够更自然地与虚拟环境进行交互，提升沉浸感和用户体验。

4. 游戏开发

• 游戏角色控制