快速上手百度大脑人体关键点识别

作者：wangwei8638

人体关键点识别能够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。本文以瑜伽动作为例，根据人体关键点信息，分析人体姿态、动作是否标准，辅助人体塑形。

一．平台接入

此步骤比较简单，不多阐述。可参照之前文档：

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/943162

二.分析接口文档

1.打开API文档页面，分析接口要求

https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/b717c300

(1)接口描述

对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图片中的所有人体，输出每个人体的21个主要关键点，包含头顶、五官、脖颈、四肢等部位，同时输出人体的坐标信息和数量。

支持多人检测、人体位置重叠、遮挡、背面、侧面、中低空俯拍、大动作等复杂场景。

21个关键点的位置：头顶、左耳、右耳、左眼、右眼、鼻子、左嘴角、右嘴角、脖子、左肩、右肩、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、左髋部、右髋部、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。

(2)请求说明

需要用到的信息有：

请求URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_analysis

Header格式：Content-Type：application/x-www-form-urlencoded

Body中放置请求参数，参数详情如下：

（3）返回参数

2.获取access_token

# encoding:utf-8import base64import urllibimport urllib2request_url = " https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_analysis "# 二进制方式打开视频文件f = open('[本地文件]', 'rb')img = base64.b64encode(f.read()) params = {"data": data }params = urllib.urlencode(params)access_token = '[调用鉴权接口获取的token]'request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenrequest = urllib2.Request(url=request_url, data=params)request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')response = urllib2.urlopen(request)content = response.read()if content:print content

三.识别结果

单人正面

识别结果：正确
多人正面

识别结果：正确
单人侧面

返回结果：

{ “person_num”: 2, “person_info”: [ { “body_parts”: { “left_hip”: { “y”: 595.5, “x”: 386.21875, “score”: 0.66870158910751 }, “top_head”: { “y”: 340.21875, “x”: 325.4375, “score”: 0.68663144111633 },……}

多人侧面

识别结果：正确
单人背面

返回结果：

{ “person_num”: 2, “person_info”: [ { “body_parts”: { “left_hip”: { “y”: 513.1875, “x”: 510.6875, “score”: 0.75093376636505 }, “top_head”: { “y”: 318.9375, “x”: 510.6875, “score”: 0.78111505508423 },……}

6.多人复杂情况

返回结果：

{ “person_num”: 5, “person_info”: [ { “body_parts”: { “left_hip”: { “y”: 715.875, “x”: 212.6875, “score”: 0.51720798015594 }, “top_head”: { “y”: 556.125, “x”: 285.90625, “score”: 0.73297417163849 },……}

返回结果：

{ “person_num”: 6, “person_info”: [ { “body_parts”: { “left_hip”: { “y”: 254.15625, “x”: 259.8125, “score”: 0.61026680469513 }, “top_head”: { “y”: 92.0625, “x”: 321.5625, “score”: 0.80025953054428 },……}

结论：

识别结果方面：分别从前方、侧方、后方几个角度拍摄的照片进行测试，人体关键点识别标注结果比较准确。存在问题是侧方、后方拍摄角度和多人情况下，识别返回人数有错误。

四.源码共享

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import urllib
import urllib.parse
import urllib.request
import base64
import json
import time
#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
client_id = '*******************'
client_secret = '*****************************'#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_secretrequest = 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.decode("utf-8"))token_key = token_info['access_token']return token_key# 读取图片
def get_file_content(filePath):with open(filePath, 'rb') as fp:return fp.read()#获取人体关键点信息
def get_license_plate(path):request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_analysis"f = get_file_content(path)access_token=get_token()img = base64.b64encode(f)params = {"custom_lib": False, "image": img}params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokentic = time.clock()request = 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()toc = time.clock()print('处理时长: '+'%.2f'  %(toc - tic) +' s')if content:license_plates = json.loads(content.decode("utf-8"))strover = '识别结果：'print (license_plates)return contentelse:return ''image_path='F:\paddle\man\s1.jpg'
get_license_plate(image_path)

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