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使用 TensorFlow Lite 的 MoveNet Lightning 模型和 OpenCV 构建实时姿势检测系统

本文来源于公众号“OpenCV与AI深度学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。

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在本文中，我们将探索如何使用 TensorFlow Lite 的 MoveNet Lightning 模型和 OpenCV 构建实时姿势检测系统。本项目使我们能够使用网络摄像头检测身体关节并动态可视化运动。

MoveNet Lightning 概述

MoveNet 是由 TensorFlow 开发的最先进姿态估计模型，专为实时应用程序设计。MoveNet 的 Lightning 变体经过优化，兼顾了速度和准确性，适用于健身跟踪、运动分析等任务。

安装所需的库

在开始之前，请确保安装以下 Python 库：

pip install tensorflow numpy opencv-python matplotlib

这些库对于加载 MoveNet 模型、处理视频帧和可视化结果至关重要。

加载 MoveNet 模型

首先，我加载了 MoveNet Lightning 模型。以下是代码示例：

import tensorflow as tfmodel = tf.keras.models.load_model('mobilenet_inflated_v2')

处理视频帧

接下来，我读取了视频帧并使用 OpenCV 进行图像处理。以下是代码示例：

import cv2# 读取视频帧image = cv2.imread('input.jpg')# 调整图像大小image = cv2.resize(image, (224, 224))# 预测姿势pose = model.predict([image])

可视化结果

为了直观展示结果，我使用 OpenCV 绘制了检测到的姿势。以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制结果plt.imshow(pose)plt.axis('off')plt.show()

使用示例

以下是一个简单的使用示例：

import tensorflow as tfimport cv2# 加载模型model = tf.keras.models.load_model('mobilenet_inflated_v2')# 读取视频帧image = cv2.imread('input.jpg')image = cv2.resize(image, (224, 224))# 预测姿势pose = model.predict([image])# 绘制结果plt.imshow(pose)plt.axis('off')plt.show()

遇到的问题与解决方案

在实际使用中，我们遇到了以下问题，并通过以下方法解决：

通过以上方法，我们成功构建了一个实时姿势检测系统，能够在网络摄像头中检测身体关节并动态可视化运动。

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