python如何通过摄像头捕获三维空间人体骨骼运动数据?
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要通过Python使用摄像头捕获三维空间人体骨骼运动数据,你可以使用Posenet,这是一个用于实时人体姿态估计的深度学习模型。以下是一个基本的指南,演示如何在Python中使用Posenet捕获骨骼运动数据。
步骤:安装依赖:
首先,你需要安装TensorFlow和OpenCV库。你可以通过pip安装这些库:pip install tensorflow opencv-python
下载Posenet模型:
你需要下载Posenet模型文件,可以从TensorFlow的模型库中下载。编写代码:
编写Python代码,使用OpenCV从摄像头捕获视频帧,并使用Posenet模型进行姿态估计。以下是一个示例代码,展示了如何使用Posenet通过摄像头捕获人体骨骼运动数据:
import cv2 import tensorflow as tf import numpy as np # 下载并加载Posenet模型 model = tf.saved_model.load('path_to_posenet_model') def process_image(image): # 调整图像大小 image = tf.image.resize_with_pad(image, 192, 192) image = tf.cas...
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