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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# 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
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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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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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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运动检测多种多样，这里的需求只是检测到有运动物体就行了，而且要尽量减少误报的情况。另外尽量降低CPU的消耗，因为最终需要在树莓派上面运行。看了一些中文的文章，发现无法很好地理解别人说的内容，反而是外国人写的文章比较实在：这里博主使用了差值的办法来检测运动。也就是准备三幅图像，分布叫做prev, current 和next这三幅图像是一个视频的前后三帧。 可以这样表示检测的过程
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2023-11-22 17:27:52
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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
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（
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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时序动作检测时序动作检测时序动作检测
原创
2021-08-08 10:19:52
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本期我们将学习如何使用OpenCV实现运动检测运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！该运动检测器可以完成以下任务：1)在家工作时在屏幕前查找时间2) 监控孩子在屏幕前的时间3) 在你的后院发现非法侵入4) 在你的房间/房子/小巷周围找到不需要的公共/动物活动……。 想要实现该运动检测器程序我们需要具备以下
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2024-02-22 12:51:18
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目录一、什么是形状与轮廓检测二、预处理原图2.1 灰度2.2 高斯模糊2.3 坎尼边缘检测2.4 膨胀2.5 代码三、形状与轮廓检测函数详解3.1创建轮廓3.2 找到轮廓3.3 过滤噪声点3.4 周长检测3.5 多边形拟合（检测形状的预处理操作）3.6 绘制轮廓（以拟合的多边形来绘制）3.7 绘制矩形边界框3.8 轮廓判断四、效果五、总代码 一、什么是形状与轮廓检测给定一张图片
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2023-11-23 20:32:42
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物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示，绿色的板子尺寸为220*300（单位：毫米），通过程序计算白色纸片的长度。目录1、相关库2、读图+图片预处理3、寻找轮廓4、找到参照物的轮廓，并且进行图像矫正5、结束 完整代码：实时实现物体尺寸计算代码： 1、相关库opencv-python==4.2.0.34numpy==1.21.6
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2023-07-16 19:28:43
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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
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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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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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
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
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，
人体姿态估计当前主流研究的基础问题和难点一、基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。二、基本任务：给定一张RGB图像，定位图像中人体的关键点位置，并确定其隶属的人体。 直观的问题： 关键点及周围的局部特征是什么样的？ 关键点之间、人体肢体的空间约束关系是什么样的，以及层级的人体部件关系是什么样的？ 不同人体之间的交互关系是什么样的，人体与外界环境之间的
