一、 什么是人体姿态估计？人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，被广泛应用于人体活动分析、人机交互以及视频监视等方面。人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点（如肩、肘、腕、髋膝、膝、踝等）。本文主要介绍近几年深度学习兴起后的人体姿态估计方法发展历程。
4月23日，卡内基梅隆大学感知计算实验室将其打造的OpenPose——一套可以读懂人类肢体语言的库放在了GitHub上，并于6月和7月相继开源了核心的面部和手部识别源代码。源码网址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose据放在GitHub上的资料显示，OpenPose是世界上第一个实时多人关键点检测和多线程的C++库，归属于
最近某些项目需要用到人体姿势识别。当前有很多著名的人体识别的开源项目，比如CMU的OpenPose，上交的AlphaPose，效果都很好。我昨天试着安装一下AlphaPose，配环境配了一天，终于可以运行Demo的时候，显存溢出。。。因此我换个思路，我的项目不要求实时性，使用API也是可以接受的。发现百度的人体识别这方面的API还不错，QPS限制为2，也能用，于是便有了这篇文章。&nb
随着社会的发展，快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。由于生物特性是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，是身份验证的最理想依据。利用人脸属性进行身份验证又是最自然直接的手段，相比其它人体生物特性，它具有直接、友好、方便的特点，更容易被用户所接受且不易察觉。一、人脸属性识别与算法人脸是一种非常重要的生物特征，具有结构复杂、细节变化多等特点，同时也蕴含了大量的信息，比如性别、种族
# Python人体关节运动轨迹实现指南
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你将教会一位刚入行的小白如何实现“Python人体关节运动轨迹”。本文将指导你完成整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
首先，让我们通过以下表格概述整个实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 获取人体关节数据 |
| 2 | 清洗和预处理数据 |
| 3 |
最近在学open pose相关的东西，OpenPose是卡内基梅隆大学的开源项目，它能支持2D和3D的多人关键点识别，支持手部、面部、脚部识别，单人运动姿势估计。 用官方提供的案例实现识别图片和视频中多人，实现动态的人体骨骼模型捕捉，不需编程，不需安装CMake，cuda等。 地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/r
我们整理了一批常用的人脸识别数据集给大家，欢迎大家下载并收藏~1)PubFig: Public Figures Face Database哥伦比亚大学的公众人物脸部数据集，包含有200个人的58k+人脸图像备注：非限制场景下的人脸识别链接：https://pan.baidu.com/s/1qYzDU7i 密码：fvja2)Large-scale CelebFaces Attributes
Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符存在着大量的关键点检测算法，它们之间没有明显的优劣，因此 Opencv 提供了一个通用的接口来处理所有的检测器使得用户能够更好地使用它们。The Harris-Shi-Tomasi feature detec
人脸识别问题概述
人脸识别概述
人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别 预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或 系统。 于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识
第一次写博客，想和大家分享一下最近学习的人体姿态估计及其应用。一、人体姿态估计的介绍人体姿态估计根据估计的关节坐标维度分为2D姿态估计和3D姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体的关键点，这些关键点按照关节顺序相连，就可以得到人体的骨架，人体2D骨架表现形式如下所示： 3D姿态估计的目标是从图像或视频中估计人体基于某点的人体三维关节坐标(x, y, z)，一般以人体的臀部(H
前言2021年时，就有做人体姿态估计的想法，具体应用场景是想去把这个姿态估计与工厂操作工的动作结合起来，搭建一套能够监控和规范产线操作工装配动作的基于视觉的人体姿态估计系统。因为一系列的各种原因就搁置了（不要问原因，问就是没时间），近来时间宽裕些，就想着学习和搭建起来。这个博客制作的初衷也是想着记录下整个过程，方便复盘和帮助别人避雷。
OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CM
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2023-07-31 22:19:25
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[人体运动分析]关节中心的计算 文章目录[人体运动分析]关节中心的计算一、数据介绍二、技术方法2.1 髋关节关节中心估计2.1.1 Pelvis-LCS构建方法2.1.2 Pelvis-LCS内HJC的坐标2.1.3 HJC在GCS内的坐标2.2 膝/踝关节计算模板2.2.1 以已知关节中心建立LCS2.2.2 Vitural Marker求解2.2.3 Vitural Marker多解的确定三、
通过一个偶然机会，我了解到了人体姿态解算，在学习K210之余，我便想着通过opencv实现这个功能，查找了很多资料，发现可以利用opencv+openpose实现，接着我又开始找一些资料，在pycharm上部署。 文章目录前言一、环境配置二、使用步骤1.导入文件2.具体代码3.效果展示三、效果优化1.具体代码2.效果展示总结 前言人体姿态估计的一个有趣应用是 CGI（computer graphi
人体姿态识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它在许多领域中都有广泛的应用，比如动作捕捉、人机交互、体感游戏等。近年来，深度学习技术的发展使得人体姿态识别取得了重大突破。本文将介绍使用Python和深度学习进行人体姿态识别的基本原理，并通过代码示例详细解释。
## 1. 什么是人体姿态识别？
人体姿态识别是指利用计算机视觉技术，通过对人体图像或视频进行分析和处理，识别出人体在空间中的姿态和动
原创
2023-09-18 06:12:53
366阅读
第二节 特征描述符匹配器及匹配点绘制OpenCV中关键点描述符的匹配器具有带有公共接口的包装器，可以轻松地在解决同一问题的不同算法之间进行切换。 本节专门介绍在多维空间中以向量表示的匹配描述符。 实现矢量描述符匹配器的所有对象都继承DescriptorMatcher接口以及相应的关键点和匹配点绘制接口。1、cv::drawKeypoints绘制关键点void cv::drawKeypoints(I
# 使用 PyTorch 实现手关节识别
手关节识别是计算机视觉中的一个重要应用，可以用于手势识别、医疗辅助或人机交互等领域。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现手关节识别，供刚入行的小白学习与参考。
## 流程概述
下面是实现手关节识别的整体流程图：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
人体姿态估计是当前计算机视觉领域的热点研究问题。对人体骨架关节点进行准确提取并构建人体骨架模型，为进一步的人体姿态识别、实时交互游戏等应用提供了基础。但是传统的基于RGB图像的方法容易受到光照、阴影、复杂背景的影响，准确度不高并且算法复杂。利用深度图像技术可以有效地解决上述问题，利用深度信息可以快速地进行背景分割，抗干扰性能好，算法效率高。本文主要研究基于深度图像的人体关节定位算法。算法对深度图像
软硬件环境windows 10 64bitcuda 10.1cudnn 7.6.35anaconda with python 3.7ubuntu 18.04 64bitNVidia GTX 1070Ticmake 3.18.4protobuf 3.8.0简介OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学(CMU)基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面
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2023-08-28 19:10:26
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人脸识别与人体动作识别技术及应用
曹林 2015/8/1 电子工业出版社一、绪论
1、国内外人脸库介绍:
1）、FERET人脸数据库：美军建立，在不同姿态、表情、光照条件下采集，西方人构成，人种单一
2）、CMU-PIE人脸数据库：美卡梅隆大学建立，对姿态光照进行了严格控制
3）、YALE人脸数据库：耶鲁大学建立，15名志愿者
4）、OLR人脸数据库：剑桥大学AT&T实验室建立，常用研究
思路：通过关键点的连线判断四肢的方向和位置（比如，手肘，肩膀，手腕，膝盖，脚踝，臀部等14个关键点）。（但是我觉得关键点的难度应该是在人体的姿势变化大，关键点不清晰和被遮挡等问题上） 摘要：姿势识别即关键点定位技术， a sequential architecture（序列化结构。把一个网络分成几个序列化的模块）组成卷积的网络，在特征图上进行一系列的操作。解决组合序列化的模块
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2023-09-06 10:05:12
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