计算机视觉中的人体姿态估计

人体姿态估计技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它通过追踪人体或物体的运动来实现。这项技术通常通过定位给定物体的关键点来完成。基于这些关键点，可以比较不同的动作和姿势，并从中提取有价值的信息。人体姿态估计技术在增强现实、动画、游戏和机器人技术等多个领域都有广泛的应用。

人体姿态估计技术的应用

人体姿态估计技术因其在多个领域的应用而受到机器学习爱好者的青睐。本文将介绍人体姿态估计的一个应用，并探讨使用机器学习和Python中的一些非常有用的库来实现这一技术。

人体姿态估计模型

目前存在多种模型用于执行人体姿态估计。以下是一些人体姿态估计的方法：

• Open pose
• Pose net
• Blaze pose
• Deep Pose
• Dense pose
• Deep cut

选择一个模型而不是另一个可能完全取决于应用需求。运行时、模型大小和实现的便捷性等因素可能是选择特定模型的不同原因。因此，最好从一开始就了解需求，并相应地选择模型。