识别效果
人物检测模块，检测图片或视频（流）中的人物，并标识出来。提供三种检测方法
- 基于OpenPose目标检测模型
- 基于OpenCV的HOG+SIM检测模型
- 基于OpenCV的自定义检测模型
人物识别模型对比
| 模型 | 识别率 | 速度 | 资源大小 |
|---|---|---|---|
| OPENCV HOG | 一般 | 快 | 较小 |
| OPENCN 自定义 | 高 | 快 | 较小 |
| OPENPOSE | 较高，可识别到手指 | 慢 | 较大 |
效果对比
PEOPLE_HOG
查找图片中的人物数量
使用OPENCV的HOG（方向梯度直方图模型）+SIM实现，缺点：识别正确率不是很高
通过上传一张图片，返回图片中人物的个数，支持图片格式 .jpg, .jpeg, .png, .bmp, .tif, .tiff, .webp
效果
PEOPLE_POSE
精确查找图片中的人物并标记出人物特征
使用OPENPOSE（人体姿态估计）人体关键点检测模型，可以精确到手指节点，缺点是速度有点慢，模型库和训练数据文件较大，对设备要求比较高
通过上传一张图片，返回图片中人物的个数，支持图片格式 .jpg, .jpeg, .png, .bmp, .tif, .tiff, .webp，并标记出人物特征，如身体特征，手指等
效果
 |  |
PEOPLE_CV
精确查找图片中的人物并标记出人物特征
使用OPENCV自定义模型，识别效率较高
通过上传 一张图片，返回图片中人物的个数，支持图片格式 .jpg, .jpeg, .png, .bmp, .tif, .tiff, .webp，并标记出人物特征
效果
PEOPLE_PLAY_VIDEO
播放视频
播放视频，自动扑捉人物特征，手势等
效果
