OpenPose简介
OpenPose是一个开源的人体姿态识别工具，它基于卷积神经网络和监督学习开发，使用Caffe作为其框架。OpenPose能够实时地检测图像中的人体关键点，包括面部表情、躯干、四肢以及手指的跟踪，适用于单人或多人场景。它能够检测多达135个关键点，包括身体、手势和人脸的关键点。
OpenPose的核心优势在于其自底向上的检测方法，这种方法首先检测出所有可能的关键点，然后通过部分亲和力场（Part Affinity Fields, PAF）来确定这些关键点是否属于同一人体，并进一步细分出具体的人体部位。这种方法使得OpenPose在处理复杂场景，如多人重叠、遮挡等情况时，具有较好的鲁棒性和准确性。
此外，OpenPose还支持多种应用场景，包括但不限于体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等。它的应用不仅限于计算机视觉领域，还广泛应用于人机交互、智能监控等领域。
总的来说，OpenPose以其强大的人体姿态识别能力，在计算机视觉和人工智能领域占据了重要的地位，为机器理解人类行为提供了重要的技术支持。
OpenPoset Github地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
