姿态识别技术是一种基于计算机视觉的人体姿态分析方法，可以通过分析人体的姿态，提取出人体的关键点和骨架信息，并对人体的姿态进行建模和识别。随着深度学习技术的发展，近年来姿态识别技术得到了广泛的应用和研究，其中Pose是一种基于深度学习的姿态识别工具包。本篇博客将介绍Pose的原理和方法，并探讨其在姿态识别领域的应用。
目前识别手势，举左手 右手 双手 叉腰等姿态
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-424704.html
一、 Pose的原理
Pose是开发的一种基于深度学习的姿态识别工具包，它可以通过摄像头或静态图像中的人体图像，快速准确地推断出人体的关键点和骨架信息。Pose的原理是通过卷积神经网络（CNN）来对人体的关键点进行预测。具体来说，e Pose使用的是一种称为卷积神经网络回归（Convolutional Neural Network Regression，简称CNN Regression）的方法，它可以将输入的图像映射到一个连续的空间，从而可以对图像中的每个像素位置进行预测。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-424704.html
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# 计算姿态
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def get_pos(keypoints):
str_pose = ""
# 计算左臂与水平方向的夹角
keypoints = np.array(keypoints)
v1 到了这里，关于姿态识别、手势识别（附代码）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
