编辑:陈近日,来自谷歌研究者更新了用于实时姿态检测项目,该项目包含 3 种 SOTA 模型,其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行;BlazePose 可检测人体 33 个关键点;PoseNet 可以检测人体多个姿态,每个姿态包含 17 个关键点。不久之前谷歌研究院推出了最新姿态检测模型 MoveNet,并在 TensorFlow.js
# Python姿态识别 ## 介绍 姿态识别是一种通过计算机视觉技术来识别并理解人体姿态技术。它可以识别人体关键点和姿势,从而实现诸如手势识别、动作捕捉和运动分析等应用。近年来,随着深度学习和计算机硬件快速发展,姿态识别在人工智能领域得到了广泛应用。 Python作为一种简单易用且功能强大编程语言,为姿态识别提供了丰富工具和库。在本篇文章中,我们将介绍Python中常用姿态识别
原创 2024-01-21 09:23:08
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# Python 姿态识别:科技与应用 ## 引言 姿态识别是计算机视觉领域一个重要研究方向,它旨在通过分析和识别人物姿势来理解他们行为。这项技术在众多领域都有广泛应用,如智能监控、健身指导、虚拟现实等。本文将介绍如何使用 Python 进行姿态识别,以及相关代码示例。 ## 姿态识别的基本原理 姿态识别主要依赖于计算机视觉技术,通过捕捉目标的关节和骨骼位置,将这些信息转化为可以
原创 8月前
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模型效果从下图可以清楚看到,提出模型可以对人眼以及嘴巴进行描述。 最终是对每个关节点进行了划分和表示。前言从视频中进行人体姿势估计在各种应用中都扮演着关键角色,例如量化身体锻炼、手语识别和全身手势控制。例如,它可以成为瑜伽、舞蹈和健身应用基础。它还可以在增强现实中将数字内容和信息覆盖在物理世界之上。模型介绍提出的人体识别模型是一种高保真度身体姿势跟踪机器学习解决方案,可以从RGB视频帧中
导读:YOLO,是一种流行目标检测框架。如果将YOLO引入姿态检测任务中,将取得什么结果呢?这篇文章实现了单阶段2D人体姿态检测,与自上而下或自下而上方法不同,该方法将人体检测与关键点估计联合实现,在不采用数据增强如翻转、多尺度等情况下,实现COCO keypoint上领先性能,并且该方法可以集成中其他目标检测算法中实现姿态估计,而几乎不增加运算量,对实时估计人体姿态非常关键。ArXiv:
[论文阅读:姿态识别&Transformer] TFPose: Direct Human Pose Estimation with Transformers 文章目录[论文阅读:姿态识别&Transformer] TFPose: Direct Human Pose Estimation with Transformers摘要:1.IntroductionContributions2
人体姿态识别-左肩和左肘定位识别        对于传统的人体动作识别方法来说,分为三类:基于人体模型方法;基于全局特征方法,基于特征方法,人体动作丰富多样,不同动作具有不同含义。这里我选择基于特征方法来识别人体某个部位动作,即用一组特征向量来标识这个动作,一旦条件满足这个特征向量,就判定该动作被识别。     
对于人脸姿态识别这个领域不甚了解,所以就想了一个很简单方法,通过眼睛鼻子比例关系来计算人脸左右旋转角度,不出所料,效果还不错。甚喜,记录如下:(1)识别图片姿态// face_detect.cpp : 定义控制台应用程序入口点。 // //#include "stdafx.h" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "o
这篇文章是使用深度学习网络处理人体关节点定位第一篇文章,发表于2014,August 20. 作者使用了级联卷积神经网络来预测人体关节点。1 研究背景人体姿态识别被定义为人体关键点定位问题,一直以来是计算机视觉领域重要关注点。这一问题有着一些常见挑战,比如各式各样关节姿态,小得难以看见关节点,遮蔽关节点,需要根据上下文判断关节点,而这个领域主流工作是各式样关节姿态。 此前姿
转载 2024-04-19 18:51:02
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在上一节摄像机校准里,我们找到了摄像机矩阵,畸变参数等,给一个模板图像,我们可以用上面的信息来计算它姿态,或者物体是如何处于空间中,比如如何旋转,怎么被移动。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0,这样,问题现在变成了摄像机如何放置来看我们模板图像,所以,如果我们知道物体是怎么放在空间中,我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中,物体姿势指的是其相对于相机相对取向和位置
   下载源码后首先看一下作者写md文档里面有相关代码介绍以及怎样去使用它,我建议最好是新建一个虚拟环境(我在之前环境修改后十分伤心) 先是新建虚拟环境:conda create -n 环境名 python=(版本)     我使用是3.6版本查看环境: conda env list切换为新建环境: act
转载 2023-10-19 17:26:00
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在上一节摄像机校准里,我们找到了摄像机矩阵,畸变参数等,给一个模板图像,我们可以用上面的信息来计算它姿态,或者物体是如何处于空间中,比如如何旋转,怎么被移动。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0,这样,问题现在变成了摄像机如何放置来看我们模板图像,所以,如果我们知道物体是怎么放在空间中,我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中,物体姿势指的是其相对于相机相对取向和位置
基于OpenPose坐姿识别Sitting Posture Recognition Based on OpenPose简单说,就是提取18个身体关节和17条连接关节线,作为提取到坐姿特征。介绍坐姿识别方法可以分为两类:基于传感器方法和基于图像方法。构建数据集一个提取人体姿势工具是OpenPose。OpenPose人体姿态识别项目是卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon Univ
# Python人体姿态识别指南 人体姿态识别是一项非常有趣且实用计算机视觉技术,广泛应用于健身、监控、游戏等领域。本文将详细介绍如何用Python实现人体姿态识别,并提供相应代码和注释,以帮助初学者入门。 ## 实现流程 在开始之前,我们需要明确实现人体姿态识别的整体流程。如下表所示: | 步骤 | 描述 | |------|---
原创 2024-08-13 09:11:40
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姿态识别 Python使用与调试 在当今快速发展技术环境中,姿态识别作为计算机视觉和机器学习领域热门话题,逐渐被应用于各种场景,如健康监测、运动分析和人机交互。然而,在实际项目中使用 Python姿态识别库时,我们不可避免地会遇到一些问题,影响到我们业务流程。本文将详细记录我在调试一个姿态识别 Python 库时全过程,包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优
原创 5月前
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NITE 2姿势探测识别功能和人体骨骼跟踪一样,是由UserTracker提供,在NiTE 2.0版本中,提供了两种姿势:“POSE_PSI”(我称它为“投降姿势”)和“POSE_CROSS_HAND”(称之为“双手抱胸”),除此之外,我们没办法提供自己设定特定姿势探测和识别。 在之前版本中,由于“POSE_PSI”是用来做骨架跟踪校正标志姿势
转载 2024-05-08 21:05:47
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最近在做一个人体康复训练项目,一开始考虑到人体康复训练需要肢体细微动作,所以先使用人体姿态估计识算法提取骨骼点,再根据人体骨骼点来识别动作(后来发现也不一定这样),并组合成一个端对端模型,正好找到了最近一篇论文《2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning》。看完这篇论文来和大家分享一下
深度学习之人体姿态估计在医疗中应用摘要目前基于深度学习的人体姿态估计方法在一定训练集上都取得不错效果,将人体姿态估计应用于医疗当中有利于目前医疗体系进步和医疗手段改进。本文将介绍人体姿态估计技术以及在相关医疗领域具体应用。关键词:深度学习;人体姿态估计;医疗引言目前在医疗当中,患者相关影像检查经常需要人工引导病人进行检查人体相关部位;患者手术后康复训练没有一定指导性动作等等。
在本篇博文中,我们将深入探讨如何在Python中实现人体姿态识别。人体姿态识别是一个非常有趣且实用计算机视觉任务,它能够分析图像或视频中人姿势与动作。接下来,我们将通过审批检查、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固与版本管理等几个重要环节,详细记录实现全过程。 ### 环境预检 在开始之前,我们需要确保我们系统符合需求。以下是系统要求详细说明。 | **系统要求** | **要求
# 姿态识别算法Python实现 ## 介绍 在现代计算机视觉领域,姿态识别是一项非常重要任务。它可以识别和跟踪人体姿态,包括关节角度、身体部位位置和方向。本文将介绍如何使用Python实现姿态识别算法。 ## 总体流程 为了实现姿态识别算法,我们可以按照以下步骤进行操作: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 步骤 1 | 数据收集 | | 步骤 2 | 数据预处理
原创 2023-09-18 10:07:50
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