百度AI攻略：人体关键点识别

第四期【百度大脑新品体验】人体关键点识别

1.功能描述：

检测图像中的人体并返回人体矩形框位置，精准定位21个核心关键点，包含头顶、五官、颈部、四肢主要关节部位，支持多人检测、大动作等复杂场景

2.平台接入

具体接入方式比较简单，可以参考我的另一个帖子，这里就不重复了：
http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.调用攻略（Python3）及评测

3.1首先认证授权：

在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考：

http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top

具体Python3代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python

import urllib
import base64
import json
#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
client_id =【百度云应用的AK】
client_secret =【百度云应用的SK】

#获取token
def get_token():
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
request = urllib.request.Request(host)
request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
response = urllib.request.urlopen(request)
token_content = response.read()
if token_content:
token_info = json.loads(token_content)
token_key = token_info['access_token']
return token_key

3.2人体关键点识别分析接口调用：

详细说明请参考： https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/b717c300

说明的比较清晰，这里就不重复了。

大家需要注意的是：
API访问URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_analysis
图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M。图片的base64编码是不包含图片头的，如(data:image/jpg;base64,)，支持图片格式：jpg、bmp、png，最短边至少50px，最长边最大4096px

Python3调用代码如下：

#画出人体识别结果
def draw_bodys(originfilename,bodys,resultfilename,pointsize):from PIL import Image, ImageDrawimage_origin = Image.open(originfilename)draw =ImageDraw.Draw(image_origin)for body in bodys:for body_part in body['body_parts'].values():#print(body_part)draw.ellipse((body_part['x']-pointsize,body_part['y']-pointsize,body_part['x']+pointsize,body_part['y']+pointsize),fill = "blue")gesture = body['location'] draw.rectangle((gesture['left'],gesture['top'],gesture['left']+gesture['width'],gesture['top']+gesture['height']),outline = "red")image_origin.save(resultfilename, "JPEG")#人体识别
#filename:原图片名（本地存储包括路径）
def body_analysis(filename,resultfilename,pointsize):request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_analysis"print(filename)# 二进制方式打开图片文件f = open(filename, 'rb')img = base64.b64encode(f.read())params = dict()params['image'] = imgparams = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")#params = json.dumps(params).encode('utf-8')access_token = get_token()begin = time.perf_counter()request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenrequest = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')response = urllib.request.urlopen(request)content = response.read()end = time.perf_counter()print('处理时长:'+'%.2f'%(end-begin)+'秒')if content:#print(content)content=content.decode('utf-8')print(content)data = json.loads(content)#print(data)#print(data)result=data['person_info']draw_bodys(filename,result,resultfilename,pointsize)

4.功能评测：
选用不同的数据对效果进行测试，具体效果如下（以下例子均来自网上）：

单人不同姿态：

处理时长:0.49秒
person_num: 1

处理时长:0.46秒
person_num: 1

处理时长:0.39秒
person_num: 1

处理时长:0.44秒
person_num: 1

黑白照片：

处理时长:0.68秒
person_num: 1

多人照片：

多人复杂场景：

处理时长:0.81秒
person_num: 3

将海报内容误识别为人。不过海报的内容好像也是一张人脸的一部分。

最后再来一张多人各种动作都有的：

处理时长:0.59秒
person_num: 7

可以看到效果非常好，非常准确。

5.测试结论和建议

测试下来，整体识别效果不错。对于人体关键点有较强的识别能力，效果很好，速度也很快。可以广泛的应用于体育健身，娱乐互动，安防监控等场景。

不过对于倒立及多人复杂场景人体关键点的图片，识别率还有提高的空间，希望后续进一步提高。

希望能够增加返回的内容选项，包括身体倾斜度，手臂、腿部与身体的夹角等。方便在实际应用中使用。

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