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算法思想
該文中作者使用的算法模型是CMU Perceptual Computing Lab開(kāi)源的集合人體、人臉、手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的開(kāi)源庫(kù)OpenPose，其中手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)（Hand Keypoint detector）算法來(lái)自CVPR2017的論文《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》。
人手在3D空間由于視角不同、靈活的精細(xì)動(dòng)作等原因，較難得到精確標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。在該論文中，作者提出了一種稱之為Multiview Bootstrapping的手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)迭代改進(jìn)算法，實(shí)現(xiàn)了具有較高精度的檢測(cè)算法。     
如上圖所示，作者提出首先使用少量標(biāo)注的含有人手關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練Convolutional Pose Machines神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用31個(gè)不同視角的高清攝像頭拍攝人手，用上述檢測(cè)模型初步檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)，將這些關(guān)鍵點(diǎn)根據(jù)攝像機(jī)的位姿構(gòu)建三角（triangulation），得到關(guān)鍵點(diǎn)的3D位置，再將計(jì)算得到的3D點(diǎn)位置重投影到每一幅不同視角的2D圖像，再使用這些2D圖像和關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注訓(xùn)練檢測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)幾次迭代，即可以得到較為精確的手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型。
原論文中提出的模型可生成22個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，其中21個(gè)點(diǎn)是人手部的，第22個(gè)點(diǎn)代表著背景。下圖展示了人手部的21個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)位置。

OpenCV手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)主要流程
1）下載模型
運(yùn)行開(kāi)源工程中的getModels.sh下載模型，
或者直接在網(wǎng)址：
http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/hand/pose_iter_102000.caffemodel
下載。將模型放到“hand/”文件夾下。
2）加載模型和圖像
使用OpenCV DNN函數(shù)readNetFromCaffe函數(shù)加載模型權(quán)重。
3）推斷預(yù)測(cè)
blobFromImage將圖像轉(zhuǎn)為blob,forward函數(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)推斷。
4）獲取關(guān)鍵點(diǎn)精確位置并顯示

上述網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的結(jié)果是22個(gè)矩陣，每個(gè)矩陣代表某個(gè)特定關(guān)鍵點(diǎn)最可能出現(xiàn)在圖像中哪個(gè)位置的熱圖，需要調(diào)用minmaxLoc函數(shù)找到精確位置，進(jìn)而將其畫(huà)出并標(biāo)注序號(hào)。

5）畫(huà)出骨架

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