posenet-python
posenet-python 是将 Google TensorFlow.js PoseNet 模型移植到 Python 环境的开源项目，专注于实时人体姿态估计。它能精准识别图像或视频流中人体的关键关节点与骨架结构，解决了在 Python 生态中直接调用 PoseNet 模型的兼容性问题，让开发者无需依赖 JavaScript 环境即可轻松集成姿态分析功能。
posenet-python 非常适合计算机视觉开发者、AI 研究人员以及希望快速构建姿态检测应用的工程师。它的独特之处在于纯 Python 实现，并通过向量化优化的 NumPy 和 SciPy 函数显著提升了运行效率。在配备高性能显卡的机器上，多姿态后处理代码可维持每秒 90 至 110 帧的处理速度。此外，项目内置了图片批处理、性能基准测试及网络摄像头实时演示等多种脚本，支持加载不同深度的 MobileNet 模型，为用户提供了从离线推理到实时交互的完整解决方案，是探索姿态估计技术的理想入门选择。
使用场景
某智能健身初创团队正在开发基于 Web 摄像头的实时瑜伽动作纠正系统，需精准捕捉人体关节点以提供即时反馈。
没有 posenet-python 时
- 依赖 JavaScript 环境导致后端集成复杂，Python 服务难以直接调用模型进行推理。
- 现有通用方案帧率过低，无法实现流畅的实时反馈，用户操作有明显延迟感。
- 多用户同框检测能力弱，家庭场景中多人同时锻炼无法准确识别各自骨骼。
- 模型部署繁琐，需手动转换权重并处理复杂的推理流程，增加维护成本。
使用 posenet-python 后
posenet-python提供纯 Python 实现，无缝对接现有 TensorFlow 后端架构，无需跨语言调用。- 优化后的推理速度可达 90fps 以上，确保动作捕捉与屏幕渲染同步，体验流畅。
- 原生支持多人姿态估计，轻松应对家庭成员共同练习的场景，识别准确率提升。
- 内置 Webcam Demo 可直接复用，大幅缩短从原型验证到产品上线的开发周期。
它让开发者能低成本构建高性能的实时人体交互应用，显著提升开发效率。
运行环境要求
- Linux
- Windows
需要 NVIDIA GPU (GTX 1080+ 推荐)，显存大小未说明
未说明
快速开始
PoseNet Python
此仓库包含 Google TensorFlow.js Posenet 模型的纯 Python 实现（仅支持多姿态）。关于由此衍生的（稍快一点的）PyTorch 实现，请参阅 (https://github.com/rwightman/posenet-pytorch)
我最初几乎逐字翻译了 JS 代码，发现性能较低，因此为几个关键函数制作了向量化的 numpy (NumPy)/scipy (SciPy) 版本（命名为 _fast）。
进一步优化是可能的
- 基础 MobileNet 模型在 GTX 1080 Ti（或更好）上的吞吐量可达 200-300 fps
- 多姿态后处理代码显著降低了这一速率。使用快速 CPU 和 GTX 1080+：
- JS 后处理代码的字面翻译将性能降至约 30fps
- 我的“快速”后处理结果为 90-110fps
- Cython 或纯 C++ 移植版本会更好……
安装
需要一个合适的 Python 3.x 环境以及最新版本的 TensorFlow。
开发和测试是在 Linux 上使用 Conda Python 3.6.8 和 TensorFlow 1.12.0 完成的。
Windows 10 配合最新的（截至 2019-01-19）64 位 Python 3.7 Anaconda 安装程序也经过了测试。
如果你想使用摄像头演示，需要 pip 版本的 opencv（pip install opencv-python），而不是 conda 版本。Anaconda 默认的 opencv 不包含 ffmpeg/VideoCapture 支持。此外，你可能需要强制安装 3.4.x 版本，因为 4.x 版本的 drawKeypoints 绑定已损坏。
以下 conda 环境设置应该就足够了：
conda install tensorflow-gpu scipy pyyaml python=3.6
pip install opencv-python==3.4.5.20
用法
根目录下有三个利用 PoseNet 模型的演示应用程序。它们非常基础，肯定可以改进。
首次运行这些应用程序（或使用库）时，模型权重 (model weights) 将从 TensorFlow.js 版本下载并即时转换。
对于所有演示，可以通过使用其序数 ID（0-3）或整数深度乘数（50, 75, 100, 101）来通过 --model 参数指定模型。默认是 101 模型。
image_demo.py
图像演示对输入文件夹中的图像运行推理 (inference)，并输出带有叠加关键点 (keypoints) 和骨架 (skeleton) 的图像。
python image_demo.py --model 101 --image_dir ./images --output_dir ./output
可以通过先运行 get_test_images.py 脚本来下载适合测试的图像文件夹。
benchmark.py
基于 image_demo 的最小性能基准测试。--image_dir 中的图像被预加载，推理运行 --num_images 次，无绘图且无文本输出。
webcam_demo.py
摄像头演示使用 OpenCV 从连接的摄像头捕获图像。结果与关键点 (keypoints) 和骨架 (skeleton) 叠加并渲染到屏幕上。webcam_demo 的默认参数假设相机 device_id=0，并且可能支持 1280x720 分辨率。
致谢
原始模型、权重、代码等由 Google 创建，可在 https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/posenet 找到
此移植版本及我的工作与 Google 没有任何关系。
开启我之路的 Python 转换代码改编自 CoreML 移植版本，位于 https://github.com/infocom-tpo/PoseNet-CoreML
TODO（总有一天，也许）
- 更严格地验证与原实现的一致性
- 性能提升（特别是
decode.py中的边缘循环） - OpenGL 渲染/绘图
- 注释接口、张量 (tensor) 维度等
- 为 image_demo 实现批量推理 (batch inference)
常见问题
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