#!/usr/bin/python3
#!--*-- coding: utf-8 --*--
from __future__ import division# 精确除法
import cv2
import os
import time
import math
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-05-11 20:11:50
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Revisiting Skeleton-based Action Recognition（PoseC3D 基于Paddle复现）1.简介人体骨架作为人类行为的一种简洁的表现形式，近年来受到越来越多的关注。许多基于骨架的动作识别方法都采用了图卷积网络（GCN）来提取人体骨架上的特征。尽管在以前的工作中取得了积极的成果，但基于GCN的方法在健壮性、互操作性和可扩展性方面受到限制。在本文中，
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2023-11-20 15:24:06
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文章目录老铁们✌，重要通知?！福利来了！！！?1.相关算法1.1 AlphaPose1.2 pytorch-openpose1.3 PoseC3D1.4 ST-GCN1.5 MobilePose2.动作比对3.姿态估计 vs 行为识别3.1 姿态估计3.2 行为识别4.数据集4.1 MSR 3d action4.2 UCF-1015.标注工具6.实战项目6.1 站立、走路、跌倒行为识别6.2 基
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2023-12-11 13:55:14
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骨架细化算法的实现（程序写的比较巧妙）一、算法原理1.文章整体的思路2. 判断像素点是否要被删除的`规则`(1)文章中的第三小节展示了如何判断像素点是否被删除的条件(2)条件的同等变换（转化成几何的形式更好理解）a.第一次子迭代b.第二次子迭代3. 数据结构的设计(1) 表示像素P的八个邻居(uchar)surround(2) 第3个条件的表示(3)定义像素属性的描述子Descriptor(4)
一般来说，理疗师要想学会一身本领肯定要掌握基本的解剖学，但如果不与真的尸体打交道，只从课本上学习理解起来却不够直观，不过这一烦恼就要画上句号了，因为全新的AR系统能通过投射不同层次的肌肉和骨骼让你了解人体的详细构造。这项技术名为“增强工作室”(Augmented Studio)，它就是为了理疗师培训而生的，通过这项技术，学员能弥补理论和实践间的巨大鸿沟。“皮囊之下”通过安装在支架上的追踪传感器，这
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2024-01-31 14:57:03
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基于三维骨骼的动作识别1. 简介2. 识别步骤2.1 建立人体空间坐标系（归一化）2.2 关节坐标滤波2.2 特征提取 1. 简介2. 识别步骤2.1 建立人体空间坐标系（归一化）由于人体正方向不一定与深度摄像头（如Kinect）平面垂直，则需要对人体进行方向归一化操作使人体“头部”、“左肩”、“右肩”、“颈部”和“臀部中心”五个关节所在平面 与 平面平行，然后，再以“臀部中心”为原点，以 平面
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2024-02-19 14:51:47
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m 在本教程中，我们将学习如何使用python中的mediapipe库进行实时3D骨架检测。首先，我们得用pip下载下来我们需要用到的模组：pip install mediapipe这个工具不仅得到了谷歌的支持，而且Mediapipe中的模型也被积极地用于谷歌产品中。因此，这个模组，超级牛皮。现在，MediaPipe的姿势检测是高保真（高质量）和低延迟（超快）的最先进的解决方案，用于在低端设
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2023-10-07 21:58:39
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最近自己在一边看机器学习视频的同时一边在看最近关于基于骨骼的动作识别的论文，An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition这篇是CVPR2019的一篇论文，上周把这篇论文看了一遍（差不多就是单纯的翻译了一遍），今天又没事翻看了一下，下面我把我自己在阅读的过程自己
今天说说使用深度学习进行目标检测的文章，第一部分讲讲Single shot detector（SSD）和MobileNet。这二者相结合，可以用来实现更快速的，实时的目标检测，尤其是在资源有限的设备上（包括Raspberry Pi, smartphones等等）。这里就说说如何使用OpenCV中的dnn模块，用来导入一个实现训练好的目标检测网络。使我们可以把图像传送到深度网络中，然后得到图中每个物
关于骨骼动画的原理，我们这里不再详细介绍，有不清楚的可以回去看DirectX课程和3dsMAX课程。接下来，我们来讲解一下Unity的骨骼动画系统。Unity 的动画系统基于动画剪辑（Animation Clip）的概念，它的本质就是一小段动画，代表了一个游戏角色的动作，例如：走路，跑步，攻击，死亡等等。我们可以在3dsMax或者Maya中制作一个游戏角色的所有完整动画，然后导出FBX的时候，连同
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2024-05-24 14:11:25
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建模、贴图这些流程太复杂了，假如这些步骤已经完成了，现在拿到了一个模型，那么接下来要做的就是绑定骨骼了接下来在Blender 中添加一个Cube，然后沿着z 轴将其适当拉长，本文不在人物模型上绑骨，就在这个简单的长方体上绑骨，能够了解骨骼的一些特性即可另外需要将Cube 整体往上拉，底部中心点和坐标原点放到一起骨头相关的基础操作然后【shift-a】，添加一个Armature，但这时候看不到骨头(
一、概述 骨龄测定系统其实就是图像处理和模式识别系统,其中一般包括了以下几部分:图像采集、图像预处理、图像分割、特征提取和骨龄识别等。 计算机骨龄测定其实很简单,就是利用计算机技术,通过对手掌骨X 光线片进行分析,提取X 光线片的相关部分,与这些部位骨发育标准进行比较,从而推算出生理发育年龄。1.图像预处理
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2024-03-05 17:00:42
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一、基本框架先看一下OGRE动画的基本框架： 二、动画控制OGRE的基本动画控制是很简单的，设置一个动画的操作是这样： // Set idle animation
mAnimationState = ent->getAnimationState( "Idle" );
mAnimationState->setLoop( true );
mAnimationSt
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2024-10-24 20:07:20
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前言之前在《用华为HMS ML kit人体骨骼识别技术，Android快速实现人体姿势动作抓拍》文章中，我们给大家介绍了HMS ML Kit人体骨骼识别技术，可以定位头顶、脖子、肩、肘、手腕、髋、膝盖、脚踝等多个人体关键点。那么除了识别人体关键点以外，HMS ML Kit还为开发者提供了手部关键点识别技术，可以定位包括手指指尖、关节点，以及手腕点等21个手部关键点，让人机交互的体验更加丰富。应用场
前言 MS的kinec SDK和OpenNI都提供了人体骨骼跟踪的算法，人体骨骼跟踪算法在kinect人体行为识别中非常重要，该识别过程通常被用来作为行为识别的第一步，比如说，通过定位人体中的骨骼支架，可以提取出人手的部位，从而可以把手的部分单独拿出来分析，这样就达到了手势的定位，而后面的手势识别则可以在刚刚定位出的领域进行处理。总而言之，一套有效的人体骨架追踪算法在kinect的一
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2024-09-09 20:25:34
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一、简介 实现人体检测，通常采用人体姿态估计（Human Posture Estimation），即将图片中已检测到的人体关键点正确联系起来，从而实现人体姿态的估计，实现人体的检测。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等。 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，可以估计人体当前的姿态。同时如果增加时间序列，在一段时间内观测人体关键点的位置变化，可以更加准确
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2023-12-15 18:25:01
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随着数字化放射成像（Digital Radiography,简称DR)和计算机X线摄影 (Computed Radiography,简称CR)设备和技术的发展，X线双能减影（Dual Energy Subtraction,简称DES)技术已可分离出胸片中体现组织成分的特性图像一一软组织像 (Soft-tissue Image)和骨像（Bone Image) eDES设备使用高低两种不同
Revisiting Skeleton-based Action Recognition解读摘要1. 简介2. Related Work2.1 基于3D-CNN的rgb视频动作识别2.2 基于GCN的骨骼动作识别2.3 基于CNN的骨骼动作识别3. Framework3.1 Pose Extraction3.2 From 2D Poses to 3D Heatmap Volumes3.3 基于骨
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2023-10-07 20:00:32
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代码骨架从前面的内容中，我们已经看到Python的一行代码写完之后，不需要额外加一个的;进行说明。在Guido设计语言时，为了避免输入太多的括号或者关键字，Python中使用缩进来区分代码块，建议使用四个空格进行缩进（不要使用Tab和空格混排）。就像我们在“练手小游戏”一节里看到的那样。这样做无疑强制增加了代码的可读性，同时一行代码的建议长度是80个字符，如果超过80个字符可以在第一行的末尾使用连
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2024-06-10 11:36:28
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骨骼数据不像前两个数据，转成字节数组，加载到图片控件上。
一个Kinect for windows设备最多识别6个人，其中只有两个人能识别完整，一个完整的人Kinect for windows中提供了全身20个关节的点，分别为：1、头（Head），2、肩中央（ShoulderCenter），3、左肩（ShoulderLeft），4、右肩（ShoulderRight），5、左肘（Elbow
