文章目录博文说明文章正文实验要求解决思路以及算法介绍实验代码实验结果 文章正文实验要求 我们组选择的是第二个项目：人腿识别跟踪解决思路以及算法介绍1、 采用k-means算法，实现提取（切换）图像主色（即人腿特征颜色）功能 原理介绍：在RGB域中设置固定数目的聚类中心，经过k-means聚类，实现色域分割，并提取当前图像的颜色最多的区域，认为是人的腿部特征（裤子颜色）。2、采用形态学处理的算法，
BVH简介BVH是BioVision公司推出的一种人体动作捕捉文件格式。这种文件以节点为核心元素，记录连续数帧内人体骨架的运动。BVH=？研究一个东西的时候我比较喜欢先研究它的名字。BVH可以认为是BioVision Hierarchy的缩写，因为这类文件对节点的组织是按照树形结构来的，也就是层次化(hierarchical)的。关于这个名字还有另一种可能的解释：如果你去查询Blender的文档，
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2024-04-26 17:07:13
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项目中用到的object-detection-api的git地址为：https://github.com/tensorflow/models项目中提到的代码的git地址为：https://github.com/aspirinone/Tensorflow-Practice该项目分为以下几个步骤：一、利用OpenCV收集手势数据并标注二、制作VOC2012数据集并导出tf.record文件三、配置co
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2023-11-03 13:32:54
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概述基本要求就是针对一段视频，里面的人判断是否完成了随机指定的某个动作（左转、右转、抬头、点头、张嘴、眨眼）。这属于非静默的活体识别，需要用户配合。基本方案使用dlib的人脸检测和关键点检测算法，获得人脸的基本姿态信息。但是dlib的68点信息无法直接用于头部姿态估计。我自己设计了一种简单高效的算法，把68点信息抽象为为一个4维向量，格式为（x, y, is_mouth_open, is_eye_
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2024-02-11 07:16:26
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OpenCV学习笔记（十一）：阈值化：threshold(),adaptivethreshold()一、定义：1）固定阈值操作double threshold(
InputArray src, // 输入图像，单通道
OutputArray dst, // 输出图像
double thresh, // 阈值的具体值
double maxval, // 最大值，生成二值图时用到
int
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2024-09-26 15:37:47
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01 OpenCV控制的仿生手 想象一下，你能用自己的动作来控制一只仿生手——这不再是科幻小说里的情节，而是现实中创客的酷炫项目！这个项目通过OpenCV来跟踪和识别用户的手势，并将这些动作实时转换成仿生手的动作，实现了人机交互的新突破。从3D打印手指到编写代码，每一步都是对技术的挑战和对未来的探索。 硬件组成：Inmoov手模型和前臂3D打印机焊接设备1公斤以下的3D打印材料（
在过去的十年里，自动驾驶汽车技术取得了越来越快的进步，主要得益于深度学习和人工智能领域的进步。作者就自动驾驶中使用的深度学习技术的现状以及基于人工智能的自驱动结构、卷积和递归神经网络、深度强化学习范式进行了详细的阐述。并对这些方法在自动驾驶场景感知、路径规划、行为仲裁和运动控制算法进行综述，同时就目前自动驾驶设计中使用人工智能体系结构所遇到的挑战，如安全性、训练数据源和计算硬件进行了详细的阐述，本
文章目录1.异常1.异常的介绍2.异常的捕获3.语法4.异常类型捕获5.语法6.主动触发异常7.自定义异常8.断言 1.异常1.异常的介绍 当程序无法正常执行的时候，Python就会抛出异常。这个异常会影响程序的执行，会令程序终止。 异常也是Python的对象，表示错误。2.异常的捕获 &nb
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2023-09-30 22:56:11
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在这篇博文中，我将详细介绍如何利用 Java 和 OpenCV 库进行实时摄像头动作捕获的简单代码。通过使用这一库，我们可以轻松地实现视频捕获、图像处理等功能，同时在视觉计算方面提供强有力的支持。
## 背景定位
在现代计算机视觉领域，动作捕获技术被广泛应用于多种场景，例如游戏、安防监控和人机交互等。而Java与OpenCV的结合，使得动作捕获的实现变得更加高效和灵活。我们将使用在实时监控场景
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
文章目录一、 效果(版本2的效果)二、全部源码版本1：未封装代码版本2：封装好的代码三、 开发工具四、 遇到的问题记录1. error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’2. 使用pip指令，下载opencv-python，numpy等报错3.`anonymous-namespace'::Source
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2024-05-24 15:40:03
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本章的学习内容为OpenCV中关于图像的操作1、cv2.imread(path, flag)BGR），设置参数flag可以读取灰度图像。 path：要读取图片文件的完整路径，如果图片在该文件的工作路径，则只需要填写图片文件名 flag：图片的读取形式，有以下的值cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入彩色（BGR）图片，忽略alpha通道，可以写成1cv2.IMREAD
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2024-04-22 09:27:59
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视频运动检测基本思想是进行每一帧对比，检测不同然后得出是否运动，一般分为两种，背景法和差帧法；背景法是：将一幅图作为背景，让后和每一帧对比；缺点是一开始存入的背景可能随光照变法而造成错误，但是可以用在光照环境稳定的地方，优点是可以检测之前背景没有的景象；差帧法是：将前一帧和后一帧进行对比；缺点是无法对运动后突然又静止的景象进行识别，优点是光照不影响；实例背景法：///运动检测，摄像头检测，背景法
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2024-03-05 17:49:11
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OpenCV+Mediapipe人物动作捕捉与Unity引擎的结合前言Demo演示认识Mediapipe项目环境身体动作捕捉部分核心代码完整代码Motion.py运行效果Unity 部分建模Line.csAction.cs最终实现效果 前言本篇文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉，配合强大的Mediapipe库来实现人体动作检测与识别；将识别结果实时同步至Unity中，实现人物
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2024-04-24 22:59:38
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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
# 基于 Java 和 OpenCV 的动作检测技术
在当今的计算机视觉领域，动作检测是一项至关重要的技术。它可以用于多种应用，包括安全监控、运动分析、智能家居等。在本文中，我们将探讨如何使用 Java 和 OpenCV 实现基本的动作检测，结合代码示例和详细解释。
## 什么是动作检测？
动作检测是指通过分析视频流中的图像，识别在特定时间段内对象所执行的动作。该技术通常涉及到图像处理、机器
在进行Unity VR开发过程中，有几个容易混淆的概念， 包括OpenVR 、OpenVR Desktop、OpenVR XR Plugin、SteamVR、SteamVR Plugin、OpenXR以及OpenXR Plugin。本文将尝试进行区分，如果有任何疑问，读者可在文末留言共同讨论。1. OpenVROpenVR是阀公司开发的一套包含一系列SDK和API的工具集，旨在从驱动层级为硬件
前言本文不介绍具体的原理，只展示Python下利用OpenCV的DNN模块进行自然图像下的目标检测，语义分割和风格转换OpenCV下的测试只能是进行推理过程，也就是网络的前向过程，而不能进行网络的训练目前OpenCV支持Caffe，TensorFlow，PyTorch，DarkNet，ONNX等多个框架，一些常用的深度卷积神经网络结构也支持，使用起来简单，非常方便 （图片从《OpenCV深度学习应
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2024-04-11 13:46:18
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学习opencv的例子1，认识2，start，直接干货例子1例子2例子3例子4例子5固定阈值自适应阈值 文档说明：参考链接：
http://codec.wang/#/opencv/start/02-basic-element-image1，认识简单地放几张图片感受一下，opencv识别的人体 本项目基于pycharm python3.6 和anaconda4.0做的，仅供参考2，start，直接
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2024-03-21 15:33:37
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基于OpenCV与tensorflow object detection API使用迁移学习，基于SSD模型训练实现手势识别完整流程，涉及到数据集收集与标注、VOC2012数据集制作，tfrecord数据生成、SSD迁移学习与模型导出，OpenCV摄像头实时视频流读取与检测处理，整个过程比较长，操作步骤比较多，这里说一下主要阶段与关键注意点。第一阶段：数据收集与数据标注第二阶段：VOC2012数据
