Перейти к основному содержимому
Версия: 3.19.2

Оценка позы человека

В этом разделе вы узнаете, как интегрировать детектор позы человека в ваш проект на C++ или Python.

Оценка позы человека (C++/Python)

1. Создание Human Pose Estimator

1.1. Для создания Human Pose Estimator выполните шаги 1-3, описанные в разделе Создание процессинг-блока, и укажите следующие значения:

  • "HUMAN_POSE_ESTIMATOR" для ключа "unit_type";
configCtx["unit_type"] = "HUMAN_POSE_ESTIMATOR";

1.2. Создайте процессинг-блок Human Pose Estimator:

pbio::ProcessingBlock humanPoseEstimator = service->createProcessingBlock(configCtx);

2. Детекция позы

2.1. Выполните обнаружение человека с помощью BodyDetector или ObjectDetector, как описано в разделе Детекция лиц, тел и объектов.

2.2. Передайте полученный Context-контейнер методу humanPoseEstimator():

humanPoseEstimator(ioData);

Результат вызова HumanPoseEstimator() будет добавлен в контейнер ioData.

Формат выходных данных представлен в виде списка объектов с ключом "objects".

Каждый объект списка имеет ключ "class" со значением "body".

Ключ "keypoints" содержит список ключевых точек, каждая из которых содержит значения "proj", которые являются относительными координатами точки и "confidence" (уверенность) в диапазоне [0,1].

Порядок точек соответствует описанию из файла "label_map_keypoints.txt".

/*
{
"objects": [{ "id": {"type": "long", "minimum": 0},
"class": "body",
"confidence": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1},
"bbox": [x1, y2, x2, y2],
"keypoints": [
{"proj": {x_proj, y_proj}, "confidence": {"type": "double", "minimum": 0, "maximum": 1}}, ...
]
}]
}
*/