这篇教程在Python中通过机器学习实现人体姿势估计写得很实用，希望能帮到您。
姿态检测是计算机视觉领域的一个活跃研究领域。你可以从字面上找到数百篇研究论文和几个试图解决姿势检测问题的模型。 之所以有如此多的机器学习爱好者被姿势估计所吸引，是因为它的应用范围很广，而且实用性很强。 在本文中，我们将介绍一种使用机器学习和 Python 中一些非常有用的库进行姿势检测和估计的应用。
什么是姿态估计？
姿态估计是一种跟踪人或物体运动的计算机视觉技术。这通常通过查找给定对象的关键点位置来执行。基于这些关键点，我们可以比较各种动作和姿势并得出见解。姿态估计在增强现实、动画、游戏和机器人领域得到了积极的应用。 目前有几种模型可以执行姿态估计。下面给出了一些姿势估计的方法： 1.Open pose 2.Pose net 3.Blaze pose 4.Deep Pose 5.Dense pose 6.Deep cut 选择任何一种模型而不是另一种可能完全取决于应用程序。此外，运行时间、模型大小和易于实现等因素也可能是选择特定模型的各种原因。因此，最好从一开始就了解你的要求并相应地选择模型。 在本文中，我们将使用 Blaze pose检测人体姿势并提取关键点。该模型可以通过一个非常有用的库轻松实现，即众所周知的Media Pipe。 Media Pipe
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