惯性动作捕捉，是通过人体穿戴传感器获取动作数据，利用人体运动学原理恢复人体运动模型，支持实时预览，加速虚拟制片流程，大幅度提高虚拟内容制作效率。随着动捕技术的改进，惯性动捕在定位精度、延迟和稳定性上的差异也逐渐消减，捕捉更精准、稳定且高效。在动捕技术不断进步和国家政策的支持下，越来越多动画及游戏公司也相继推出3D动画和游戏。动作捕捉，则是让动画、游戏作品更逼真的一大“利器”！动作捕捉技术，相对于传
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2023-10-07 22:15:27
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以奥视动捕的动作捕捉相机为例说明吧（毕竟我手上也没有其他动捕相机）先说明一下，奥视动捕的动作捕捉相机属于光学式动作捕捉技术。典型的光学式动态捕捉系统通常会有几个环绕表演场地的相机，表演者在摄像机环绕的范围内进行表演。表演者需要穿上单色的服装，一些特质的标志货发光点（“Marker”点）被贴在想髋部、肩部、肘部或者膝盖等身体的关键位置上。根据标点不同角度的序列图像，来确定空间中的位置进而得到该点的运
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2024-01-02 12:38:59
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# 视频动态捕捉（Java实现）入门指导
随着智能监控的普及，视频动态捕捉技术逐渐成为开发者的新宠。在这篇文章中，我们将以Java为基础，带您走进视频动态捕捉的世界。
## 流程概述
在实现视频动态捕捉的过程中，我们可以将整个流程划分为以下步骤：
| 步骤 | 内容描述 | 所需库 |
| ---- | --------
原创
2024-09-18 06:04:18
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一、什么是运动捕捉运动捕捉是记录物体或人的运动的过程，也被称作动作捕捉或动捕。该技术还涉及尺寸测量、物理空间里物体的定位及方位测定等能够借助计算机直接处理的数据。这一技术广泛应用于机器人、无人机、多智能体集群协同控制、军事、医疗、体育、科研及电影、动画、游戏、虚拟直播领域。从技术原理层面区分，可以将动捕分为：光学式、惯性式、机械式、声学式和电磁式。其中机械式、声学式、电磁式动作捕捉系统，随着时代的
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2023-09-06 18:14:16
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一套光学动作捕捉系统由红外动作捕捉镜头、动作捕捉软件、反光标识点、POE交换机、和若干配件组成（如标定框和镜头固定装置等）。其本质是定位系统，通过计算分析，来获取与其相关的速度、加速度等多种运动学数据。动作捕捉镜头光学动作捕捉镜头是动作捕捉系统的核心，镜头的分辨率与视场角等数据决定了整个动作捕捉系统的动作捕捉效果与精度。以红外光为原理，通过多个镜头对特定标记点的观察定位来获取标记点的具体空间位置。
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2023-11-06 23:23:52
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自从《阿凡达》上映之后，国内国外的相关媒体和业界人士都对动作捕捉技术进行了大量的深入研究和解析，即使是一名普通的电影爱好者也会对知道这种CG技术的存在，动作捕捉技术在影视动画、次世代游戏等领域里大行其道，获得了技术人士的青睐，也给观众带来了前所未有的视觉感受。小编前面也为大家介绍过其中的惯性动作捕捉，而Faceware的技
Faceware专注于面部跟踪的包括硬件和软件的解决方案。Faceware将在洛杉矶的SIGGRAPH2019展会上展示一些令人惊叹的新演示，该公司最近开始使用深度学习提供更准确的解决方案。Faceware Technologies成立于2012年，是面部跟踪和模拟公司ImageMetrics的一部分。它旨在满足游戏，电影，电视和娱乐行业专业动画师的需求。Faceware面部动作捕捉产品系列已被用
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2024-01-12 12:33:29
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top与ps命令很相似。它们都用来显示正在执行的进程。top与ps最大的不同之处，在于top在执行一段时间可以更新正在运行的进程基本语法 top [选项]选项功能-d 秒数指定top命令每隔几秒更新。默认是3秒-i使top不显示任何闲置或者僵死进程-p通过指定监控进程ID来仅仅监控某个进程的状态各参数的意义第一行参数说明23:02:01当前时间up 1 day, 23:02在线时间1 user当前
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2024-03-25 04:54:37
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最近，韩国MBC电视台制作的一档名为《遇见你》（너를 만났다）的记录片让无数网友潸然落泪。纪录片讲述了一位母亲在VR技术的帮助下，与因绝症去世的年幼女儿娜妍重逢的故事。真挚的思念之情以及VR技术的利用一时间成为网络上热门的话题。而今天我想跟大家分享的，是 “与娜妍重逢”背后的技术。在这部纪录片的展示中，包含照相建模技术，动作捕捉，自然交互、虚拟现实以及人工智能语音合成。那么下面就让我们一一道来。一
原标题：Matplotlib Animations 数据可视化进阶如果你对我的代码有兴趣，可以在我的GitHub查看。当你第一次执行时，代码会报错(我一直没有解决)，但是同样的代码框再执行一次，就能够正常跑通了。Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图，Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。如下图所示，以John Conway 的游
人体动态捕捉是近年来计算机视觉和深度学习领域的重要研究方向。通过对人体运动的实时捕捉与分析，应用场景涵盖了娱乐、医疗、体育分析等多个领域。本文将深入探讨“人体动态捕捉深度学习实现”的过程，涵盖其背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
### 背景描述
随着深度学习技术的飞速发展，人体动态捕捉的精度与效率有了显著提升。利用深度学习模型，可以从二维图像中提取出人体的关节点，从而生
2022年1月10日，看到相关教程跟做代码存在C:\Users\10133\PycharmProjects\Project_PictureProcessing目录一、调研OpencvMediaPipe二、大概步骤安装MediaPipe导入opencv、MediaPipe和time库（其中time库是自带的，不用下载）创建手部检测模型 结果输出画图样式三、代码段一、调研OpencvOpen
1 首先在Face++注册一个自己的账号https://console.faceplusplus.com.cn/dashboard人脸人脸（Face）在人脸识别技术中特指图像中发现的人脸，当对一张图片进行人脸检测时，会将检测到的人脸记录下来，包括人脸在图片中的位置，用一个系统标识face_token来表示。注意：对同一张图片进行多次人脸检测，对同一个人脸会得到不同的face_token。人脸集合人
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2023-06-29 13:47:57
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Update：作为在线的纯视觉方法，在nuScenes榜单上，检测和跟踪效果拿到SOTA的同时，第一次和lidar基线方法Center Point持平。由于最近开始关注BEV感知方面，发现arxiv更新了一篇基于稀疏query的纯视觉3D检测的文章（终于不是dense BEV，有些审美疲劳了）。文章主要是解决稀疏query框架的时序融合问题，提出一种以object query为中心的时间建模框架S
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2024-06-05 10:39:28
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V4L2视频采集的基本流程
嵌入式的Linux使用视频驱动V4L2（Video For Linux Two）来进行视频采集、输出。本文就V4L2的使用方式做简易说明。视频采集的基本流程
一般的，视频采集都有如下流程： 打开视频设备
在V4L2中，视频设备被看做一个文件。使用open函数打开这个设备：
// 用非阻塞模式打开摄像头设备
int cameraFd;
cameraFd =
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2023-11-23 13:22:45
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光学动作捕捉系统以红外光学镜头作为核心产品，通过镜头获取定位物体表面反光标记点三维空间坐标数据，数据精度可达亚毫米级，是精度最高的室内定位解决方案之一。在各种实际应用中，需要获取包括速度、加速度、六自由度姿态等多种类型数据。而这些数据都是通过系统获取的定位数据作为原始数据，通过软件计算得到的。因而，了解哪些重要因素会影响光学动作捕捉系统数据精度，是十分必要的。1镜头分辨率被捕捉的反光标记点在镜头画
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2023-11-07 15:28:52
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异常处理机制在编写程序时，经常要在可能出现错误的地方加上检测的代码，如进行x/y运算时，要检测分母为0，数据为空，输入的不是数据而是字符等。过多的分支会导致程序的代码加长，可读性差。因此采用异常机制。Java采用异常处理机制，将异常处理的程序代码集中在一起，与正常的程序代码分开，使得程序简洁，并易于维护。Java提供的是异常处理的抓抛模型。Java程序的执行过程中如出现异常，会生成一个异常类对象，
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2023-08-30 11:13:18
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对于静态网页，只需要把网页地址栏中的url传到get请求中就可以轻松地获取到网页的数据。但是，经常会遇到直接把网页地址栏中的url传到get请求中无法直接获取到网页的数据的情况，而且右键查看网页源代码也无法看到网页的数据，同时点击第二页、第三页等进行翻页的时候，网页地址栏中的url也没变，这些就是动态网页。动态网页数据收集有两种方式：第一种：先分析网页数据获取和跳转的逻辑，再去写代码。第二种：Se
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2023-10-31 11:03:05
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## Java 捕捉 assert 实现方法
### 1. 事情流程
在 Java 中，我们可以使用 try-catch 块来捕捉 assert 的异常。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 在代码中加入 assert 语句 |
| 2 | 打开断言功能 |
| 3 | 捕捉 assert 异常 |
### 2.
原创
2024-04-16 05:40:46
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在现代游戏开发与实时数据分析中，“Java 动作捕捉”是个热门话题。它可以用于实时获取用户的动作并将其转化为可操作的数据，以提升用户体验和增强互动性。在这篇文章中，我将详细介绍如何解决“Java 动作捕捉”相关的问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及性能对比。
### 环境配置
首先，确保你的开发环境配置完整。以下是整个配置流程的流程图：
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flo
