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
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2024-03-20 10:16:15
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目录1、网络的体系结构2、下载模型的权重文件3. 第一步：生成图片对应的输出3.1 读取神经网络3.2 读取图像并生成输入blob 3.3 向前通过网络3.4 样本输出4. 第二步：关键点检测5. 第三步：找到有效的连接对6. 第四步： 组合所有属于同一个人的关键点绘出骨骼图7.
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2024-05-10 19:01:53
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1.研究背景与意义随着科技的不断发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如安全监控、人脸支付、人脸解锁等。然而，传统的人脸识别技术存在一些局限性，例如对于静态图片的识别效果较好，但对于动态视频中的人脸识别则存在一定的挑战。为了解决这个问题，基于OpenCV的组合动作常规摄像头人脸活体检测识别系统应运而生。首先，我们需要了解什么是活体检测。活体检测是指通过检测人脸的生物特征和行为特征，判断其是
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2024-06-27 13:57:25
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Demo代码简单介绍项目利用face_recognition模块实现 人脸分辨识别 因为这篇文章主要介绍优化速度所以会以代码片段讲解方法 结尾会放出全部代码 注意以下代码需要一点点opencv的基础 但不多def face_detector(img, target):
start = time.time()
# 人脸检测结果
faceLocList = face_reco
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2024-08-07 10:46:51
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在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的
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2023-12-27 15:22:09
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效果排名：Lbp < Haar < CNN 1、Lbp /// <summary> /// Lbp人脸识别 /// </summary> public static Mat FaceDetection_Lbp(Mat mat)
原创
2024-08-03 22:45:37
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参考博文：人体姿态项目的一个https://learnopencv/deep-learning-based-human-pose-estimation-using-opencv-cpp-python/参考github连接：https://github/spmallick/learnopencv/tree/master/OpenPose本项目实现：1.single 单人图像的姿态
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2024-03-14 09:12:05
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1.1 Haar特征分类器介绍Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。Haar特征分类器存放目录：D:\wsbSoft\Anaconda3\envs\tensorflow\Library\etc\haarcascades，根据命名就可以很快知道各个分类器的用途1.2 detectMultiScale函数详解cvHaarD
一、经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。如果我们得到了一个皮肤CrCb的椭圆，我们只需判断它是否在椭圆内（包括边界），如果是，则可以判断其为皮肤，否则就是非皮肤像素点。 void ellipse(Mat& img, Point center, Size a
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2024-03-07 22:31:50
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1、Eigenfaces人脸识别器：Eigenface也叫做“特征脸”，通过PCA（主要成分分析）方法将人脸数据转换到另外一种空间维度做相似性运算。在计算过程中，算法可以忽略一些无关紧要的数据，仅识别一些具有代表性的特征数据，最后根据这些特征识别人脸。（1）创建Eigenfaces人脸识别器：# num_components：可选参数，PCA方法中保留的分量个数，建议使用默认值。threshold
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2024-04-02 08:14:16
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主要内容：内容回顾代码演示最后总结一、回顾还记得下面的图像吧。首先使用NiTE中间件获得骨骼数据；然后再利用到NiTE中的函数得到的深度图像mUserFrame.getDepthFrame()；最后将骨骼坐标点映射到深度图像中。二、结合彩色图像显示骨骼坐标信息深度数据毕竟不好看，而且显示效果不好，所以今天参照他人的代码和自身之前的博文“谈谈NITE 2与OpenCV结合的第二个程序（提取人体骨骼坐
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2024-03-25 13:49:46
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C语言中的Operator问题：#include <stdio.h>
int main()
{
int i = 3;
printf("%d", (++i)++);
return 0;
}答案：Compile-time error解释：在c语言中，前缀和后缀操作符需要对左值进行操作，并返回右值，表达式(++i)++ 在执行过程中，首先增加 i 的值(i是左值)，然
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2024-07-01 04:51:21
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首先，我们需要大量的正样本图像（人脸图像）和负样本图像（没有人脸的图像）来训练分类器。 我们需要从中提取特征。 下图中会用到Haar特征，就像我们的卷积核一样，每个特征都是一个值，等于黑色矩形中的像素值减去白色矩形中的像素值之和。Haar 特征值反映了图像的灰度变化。 例如，人脸的某些特征可以简单地用矩形特征来描述。 眼睛比脸颊更黑，鼻子两侧比鼻梁更黑，嘴巴比周围更黑。 Haar特征可以用在图像的
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2024-04-22 14:30:30
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摘要：vs2019新鲜出炉，配置opencv又有哪些不一样呢，这个教程将会一步一步的教你如何配置opencv和跑动opencv一个简单的项目。环境：系统：win10系统截至20190523版本opencv版本：3.4.1版本IDE：宇宙最强IDEA最新版本2019社区版教程：1、下载opencv安装包，由于4.0.1版本会出现不同的错误，我们将使用3.4.1版本。官网下载链接：https://op
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2024-06-12 09:53:16
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参考： https://github.com/shantnu/FaceDetect/OpenCVOpenCV cascade 把人脸检测问题分解为好几步。对于每个数据块，它都进行一个粗略、快速的检测。若通过，会再进行一个更仔细的检测，以此不断类推。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。只有通过全部阶段，算法才会判断检测到人脸。这样做的好处是：大多数图形都会在头几步就产生
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2024-08-21 16:24:11
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目錄UR Fall Detection Dataset（URFD）Excel数据标签说明UCF101 - Action Recognition Data SetPKU-MMDNTU RGB-DUP-FALL Dataset UR Fall Detection Dataset（URFD）Dataset来源：URFD动作：30 個跌倒 + 40 個日常生活活動該數據集包含 70 個（30 個跌倒 +
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、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞
demo01.pyimport cv2
img = cv2.imread("peoples.png") # 读取人脸图像
# 加载识别人脸的级联分类器
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("./cascades\\haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = faceCascade.detectMultiScal
OpenCV官方有一个面向python的文档OpenCV-PythonTutorials：我根据此文档进行了实践学习，结合自己经验简单记录一下笔记。(续)4、Image Processing inOpenCV4.1ChangingColorspaces转换颜色空间算是极其常用的操作了。不用说，cvtColor()。相关参数：COLOR_BGR2GRAY、COLOR_BGR2HSV等。注意这里不用
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2024-08-02 11:02:08
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前言 手势识别非常重要的一个特点是要体验要好，即需要以用户为核心。而手势的定位一般在手势识别过程的前面，在上一篇博文Kinect+OpenNI学习笔记之8(Robert Walter手部提取代码的分析) 中已经介绍过怎样获取手势区域，且取得了不错的效果，但是那个手势部位的提取有一个大的缺点，即需要人站立起来，当站立起来后才能够分隔出手。而手势在人之间的交流时，并不一定要处于站立状态，所以这不
