汽车人体数据采集与分析系统前期研制，通过单目视觉与深度学习方法估计人体参数。
论文链接：A method of measuring human body size based on image processing
由于模型文件较大，从仓库git clone 或者下载该项目后，需要将包含openpose网络模型的model文件下载解压放在项目根目录下
链接：https://pan.baidu.com/s/1DpbFzKtUlXvOpdIVyMPuvg?pwd=sz7x
提取码：sz7x
python prediction.py
image/ #存放训练用到的图像文件
model/ & model_data/ & nets/ #分别存放openopse和deeplab的模型权重文件
net/ #存放自己保存的模型Fusion monster
output_processing.py #处理openpose模型输出（candidate）以及读写excel所用到的相关函数
lengths.xlsx #训练模型用的数据集
measure.py #该文件提供在图像中根据openopse给出的点位以及deeplab给出的边界绘制各种点位以及延长线的函数
picture_pre_process.py #用与对原始图像做预处理的文件（根据名字分类等操作）
prediction.py #输入图片进行一次推理
test.py #用于测试语法打的草稿 可随意修改
train_simple_modle.py #将数据集（lenths.xlsx）读入后进行模型训练并评估
writedownExcel.py #负责实现excel的读写
DataMaker.py #批量制作训练数据集
pytorch-openpose
deeplabv3-plus-pytorch
Pytorch 搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台