human_pose_estimation_demo的進一步研究

1、demo能力

OpenVINO提供了範例（human_pose_estimation_demo），可以在CPU上以較快速度識別出多人

 

-iE:/OpenVINO_modelZoo/head-pose-face-detection-female-and-male.mp4 -mE:/OpenVINO_modelZoo/human-pose-estimation-0001.xml -d CPU

基於這篇論文：

參考文檔：

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_demos_human_pose_estimation_demo_README.html

2、抽取18個點，作簡單的越界分析

既然以及可以從視頻中抽取人體骨骼，而且對應18個數據點

那麼就可以作定量分析。

對於這個視頻，使用MarkMan可以測量出關鍵領域的位置，那麼最簡單的想法就是首先得到「人的中心」這個點，當這個點位於敏感區域的時候進行報警。

可是這種方法很粗糙，咱們但願獲得的是這個敏感區域裏面，沒有人體的任何一個位置，所以首先對全部的點進行排序，然後判斷

bool SortbyXaxis( const cv : :Point2f  & a,  const cv : :Point2f  &b)
{
     return a.x  > b.x;
}

//然後對全部的點進行這樣處理
HumanPose firstHumanPose  = poses[ 0];
std : :vector <cv : :Point2f > firstKeypoints  = firstHumanPose.keypoints;
sort( firstKeypoints .begin(), firstKeypoints .end(), SortbyYaxis );

if ( ! (firstKeypoints[ 0].x < 369 || firstKeypoints[firstKeypoints.size() - 1].x > 544))
{
    std : :stringstream inRanges;
    inRanges << "inRanges! ";
    cv : :putText(image, inRanges.str(), cv : :Point( 16, 64),
    cv : :FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv : :Scalar( 0, 0, 255));
}

這樣就可以好許多。

3、更接近實際的狀況

前面的狀況仍是過於簡單，這個視頻更接近實際狀況

好比地上有這條安全線，傾斜的，就是不能越過，應該如何來處理？

首先仍是量出這條線（固定物鏡關係），而且咱們可以繪製出這條線；

下面，首先要作一個簡單的數學複習

K = (y1-y2)/(x1-x2)，當K1>K2的時候點在左邊，而在左邊灰色區域的時候，絕對在左邊，在右邊藍色區域的時候，絕對在右邊。

據此編寫函數

bool PointIsLeftLine(cv : :Point2f point, cv : :Point2f PointLineLeft, cv : :Point2f PointLineRight)
{
     //邊界外直接返回
     if (point.x  <  0)
         return  false;
     if (point.x  < = PointLineLeft.x)
         return  true;
     if (point.x  > PointLineRight.x)
         return  false;
     //在邊界內的狀況,經過計算斜率
     if (PointLineRight.x  == PointLineLeft.x)
        assert( "error PointLineRight.x == PointLineLeft.x");
    
     float kLine  = (PointLineRight.y  - PointLineLeft.y)  / (PointLineRight.x  - PointLineLeft.x);
     float k  = (point.y  - PointLineLeft.y)  / (point.x  - PointLineLeft.x);
     return (k  > = kLine);
}

而且分別對兩個腳進行處理

     bRight  = PointIsLeftLine(pointRightFoot, cv : :Point2f( 1017,  513), cv : :Point2f( 433, image.rows  -  1));
     bLeft   = PointIsLeftLine(pointLeftFoot, cv : :Point2f( 1017,  513), cv : :Point2f( 433, image.rows  -  1));

 

加上一些圖像繪製

 

     if (bRight || bLeft)
            {
                line(image, cv : :Point( 1017,  513), cv : :Point( 433, image.rows  -  1), cv : :Scalar( 0,  0,  255),  8);
            }
             else
            {
                line(image, cv : :Point( 1017,  513), cv : :Point( 433, image.rows  -  1), cv : :Scalar( 0,  255,  0),  8);
            }

可以獲得這樣的結果：

4、存在的問題

作到這一步，看起來問題獲得了很好的解決，可是實際上仍是出現了新的問題：

一、速度。目前只能作到8-9FPS，如何提升速度是不卡視頻輸入是新問題；

二、多人的識別；

三、區域的劃定；

四、界面操做。

這些問題都解決好，應該可以商用，最主要的是速度問題。

感謝閱讀至此，但願有所幫助。