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# From Python
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# It requires OpenCV installed for Python
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import sys
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import cv2
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import os
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from sys import platform
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import argparse# 导入argparse模块，用于解析命令行参数
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try:
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# Import Openpose (Windows/Ubuntu/OSX)
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# 获取当前脚本文件的目录路径
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dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
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try:
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# 检查操作系统类型
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# Windows Import
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# 对于Windows系统
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if platform == "win32":
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# 修改这些变量以指向正确的文件夹（如Release/x64等）
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# 使用 os.path.join 来避免路径分隔符的问题
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openpose_path = os.path.join(dir_path, '../../python/openpose/Release')
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sys.path.append(openpose_path)
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#sys.path.append(dir_path + '/../../python/openpose/Release');
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#os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + ';' + dir_path + '/../../x64/Release;' + dir_path + '/../../bin;'
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# 设置环境变量PATH，以便可以在命令行中调用OpenPose的可执行文件
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# 在Python脚本中通常不需要这样做，这样可以在脚本中调用OpenPose的可执行文件
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# 使用 os.pathsep 来确保路径分隔符的正确性
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os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + os.pathsep + os.path.join(dir_path,'../../x64/Release') \
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+ os.pathsep + os.path.join(dir_path, '../../bin')
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# 导入OpenPose的Python接口
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import pyopenpose as op
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else:
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# 对于Linux或MacOS系统
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# 修改这些变量以指向正确的文件夹（如Release/x64等）
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# 这里假设OpenPose的Python库位于相对于脚本的固定路径下
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sys.path.append('../../python')
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# If you run `make install` (default path is `/usr/local/python` for Ubuntu), you can also access the OpenPose/python module from there. This will install OpenPose and the python library at your desired installation path. Ensure that this is in your python path in order to use it.
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# sys.path.append('/usr/local/python')
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# 如果运行了 `make install`（对于Ubuntu，默认路径是 `/usr/local/python`），则也可以从那里访问OpenPose/python模块
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# 注意：通常不需要这样做，除非OpenPose的Python库确实被安装到了非标准路径
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# 并且，下面的代码行已经被注释掉了，因为它可能会覆盖掉其他重要的Python库路径
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# sys.path.append('/usr/local/python')
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# 从openpose模块导入pyopenpose
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from openpose import pyopenpose as op
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except ImportError as e:
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# 如果在尝试导入pyopenpose时发生错误，则打印错误消息并重新抛出异常
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print('Error: OpenPose library could not be found. Did you enable `BUILD_PYTHON` in CMake and have this Python script in the right folder?')
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# 打印原始异常信息
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print(e)
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# 重新抛出异常，以便调用者可以处理它
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raise e
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# Flags
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# 创建一个ArgumentParser对象，用于处理命令行参数
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parser = argparse.ArgumentParser()
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# 添加一个命令行参数 --image_path，它有一个默认值，用于指定要处理的图像文件路径
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# 这个参数接受所有标准的图像格式（如jpg, png, bmp等）
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parser.add_argument("--image_path",
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default="../../../examples/media/COCO_val2014_000000000192.jpg",
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help="Process an image. Read all standard formats (jpg, png, bmp, etc.).")
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# 解析命令行参数，并获取已知的参数和未知参数（如果有的话）
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# parse_known_args()方法返回两个值：一个是已知参数的Namespace对象，另一个是未知参数的列表
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args = parser.parse_known_args()
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# 创建一个字典params，用于存储自定义参数
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# 这些参数通常用于配置OpenPose的行为，但不在默认的命令行参数中
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params = dict()
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# 设置一个自定义参数model_folder，指定OpenPose模型文件的存储路径
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params["model_folder"] = "../../../models/"
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# 遍历args[1]（未知参数的列表），以处理可能通过命令行传递的额外自定义参数
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# 注意：args[0]是Namespace对象，包含已知参数；args[1]是未知参数的列表
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for i in range(0, len(args[1])):
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curr_item = args[1][i] # 当前项
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# 检查是否还有下一个项，并设置next_item的值
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# 如果当前项是列表中的最后一个项，则假设下一个项为"1"（这里可能是一个简化的处理方式）
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if i != len(args[1]) - 1:
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next_item = args[1][i + 1]
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else:
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next_item = "1"
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# 检查当前项和下一个项是否都以"--"开头，这通常意味着它们都是命令行参数（但这里逻辑可能不完全准确）
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# 如果两个都是参数，则忽略它们，因为这里的逻辑可能不适用于处理真正的命令行参数
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# 注意：这里的逻辑可能是一个错误或简化的处理方式，因为通常不会这样检查参数
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if "--" in curr_item and "--" in next_item:
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key = curr_item.replace('-', '') # 移除参数名中的'-'并作为字典的键
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if key not in params: # 如果该键不在params字典中，则添加它，并赋值为"1"（这可能不是预期的行为）
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params[key] = "1"
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# 如果当前项以"--"开头但下一个项不是，则假设当前项是一个参数，而下一个项是该参数的值
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elif "--" in curr_item and "--" not in next_item:
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key = curr_item.replace('-', '') # 同样移除'-'
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if key not in params: # 如果该键不在params字典中，则添加它，并将next_item作为值
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params[key] = next_item
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# Construct it from system arguments
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# op.init_argv(args[1])
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# oppython = op.OpenposePython()
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# Starting OpenPose
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# 初始化OpenPose的WrapperPython对象
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# WrapperPython是OpenPose提供的Python接口的主要类，用于封装OpenPose的功能
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opWrapper = op.WrapperPython()
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# 使用自定义参数配置OpenPose
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# params是一个字典，包含了OpenPose运行所需的配置参数
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# 这些参数可以影响OpenPose的性能、输出等
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opWrapper.configure(params)
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# 启动OpenPose
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# 在配置完成后，需要调用start方法来初始化OpenPose的内部结构
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opWrapper.start()
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# 处理图像
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# 创建一个Datum对象，Datum是OpenPose用于存储输入和输出数据的类
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datum = op.Datum()
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# 使用OpenCV读取图像
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#args是一个元组且args[0]是Namespace对象，则应该是args[0].image_path
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imageToProcess = cv2.imread(args[0].image_path)
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# 将读取的图像设置为Datum对象的输入数据
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datum.cvInputData = imageToProcess
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# 调用emplaceAndPop方法处理图像
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# 这个方法将Datum对象（包含输入图像）放入OpenPose的处理队列中，并等待处理结果
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# 处理完成后，结果会被放入Datum对象的输出字段中
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# 注意：这里传递了一个包含datum的VectorDatum对象，因为emplaceAndPop方法期望接收一个VectorDatum作为参数
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opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum]))
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# 显示处理结果
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# 打印出图像中的人体关键点信息
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# poseKeypoints是一个包含关键点信息的列表或数组
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print("Body keypoints: \n" + str(datum.poseKeypoints))
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# 使用OpenCV显示处理后的图像
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# cvOutputData是Datum对象中包含的处理后图像数据
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cv2.imshow("OpenPose 1.7.0 - Tutorial Python API", datum.cvOutputData)
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# 等待用户按键后关闭窗口
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cv2.waitKey(0)
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except Exception as e:
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print(e)
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sys.exit(-1)
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