接上一篇的内容，上一篇，简单的介绍了，骨骼动画的原理，给出来一个简单的例程，这一例程将给展示一个最初级的人物动画，具备多细节内容以人走路为例子，当人走路的从一个站立开始，到迈出一步，这个过程是一个连续的过程，在这个一个过程中，人身体的骨头在位置在发生变化，骨头发生变化以后，人的皮肤，肌肉就随着变化，上一个例程中我们计算（OpenGL10-骨骼动画原理篇(1)）计算了根据骨头的位置计算皮肤的位置只是
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2024-02-12 21:32:47
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前言 手势识别非常重要的一个特点是要体验要好，即需要以用户为核心。而手势的定位一般在手势识别过程的前面，在上一篇博文Kinect+OpenNI学习笔记之8(Robert Walter手部提取代码的分析) 中已经介绍过怎样获取手势区域，且取得了不错的效果，但是那个手势部位的提取有一个大的缺点，即需要人站立起来，当站立起来后才能够分隔出手。而手势在人之间的交流时，并不一定要处于站立状态，所以这不
首先，我们需要大量的正样本图像（人脸图像）和负样本图像（没有人脸的图像）来训练分类器。 我们需要从中提取特征。 下图中会用到Haar特征，就像我们的卷积核一样，每个特征都是一个值，等于黑色矩形中的像素值减去白色矩形中的像素值之和。Haar 特征值反映了图像的灰度变化。 例如，人脸的某些特征可以简单地用矩形特征来描述。 眼睛比脸颊更黑，鼻子两侧比鼻梁更黑，嘴巴比周围更黑。 Haar特征可以用在图像的
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2024-04-22 14:30:30
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首先说一下，本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10、Visual Studio 2013、Opencv3.1.0和Kinect SDK v2.0。vs2013需要vc12，如果VS版本更高的话可以使用较高版本的opencv，最好是vs、opencv版本一致，不然很容易出现问题。Kinect sdk可直接从官网下载，OpenCV的
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2024-03-08 16:08:44
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最近看完了浅墨的opencv入门，感觉有些地方理解的不是很深，尤其是对形态学的操作。 在一次实验组会议报告上，导师建议我先去了解一下二值细化骨架提取方法，在查阅了很多资料后，完全不知道怎么弄。毕竟编程能力差的孩子。然后就看了一些代码，也是似懂非懂，运行起来也是各种问题。解决不了，就看了细化原理，原来也是对像素的操作。只不过是一种迭代形式的，毕竟计算机最擅长的就是迭代嘛！ 二值细化也就是用模板
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2024-05-10 00:56:00
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常用可视化方法在这里插入代码片
# 打点
cv2.circle(img, center, radius, color, thickness=None, lineType=None, shift=None)
# 绘制直线
cv2.line(img, pt1, pt2, color, thickness=None, lineType=None, shift=None)
# 画框
cv2.recta
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2023-10-08 16:36:49
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深度学习目标检测项目实战(四)—基于Tensorflow object detection API的骨折目标检测及其界面运行使用tensorflow object detection进行训练检测参考原始代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research 我用的是1.x的版本 所以环境必须有gpu版本的tensorflow，训练才
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2023-12-13 20:50:48
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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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### Python提取人体骨骼三维坐标教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python提取人体骨骼三维坐标的任务。在这个过程中，我会给你展示整个流程，并逐步说明每一步需要做什么，包括使用的代码和注释。让我们开始吧！
#### 1. 流程概述
首先，让我们看一下整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装OpenPose |
|
原创
2024-06-28 05:02:55
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参考：python数字图像处理（19）：骨架提取与分水岭算法代码：from skimage import morphology,draw
import numpy as np
from PIL import Image
fp = "./548_road_region_20.png"
img = Image.open(fp)
img_arr = np.array(img)
# 获取一个通
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2023-07-11 11:17:10
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问题如在教程4-1中的最后所讨论的，一个模型通常包含许多成员，这些成员叫做ModelMeshes。这些ModelMeshes之间的位置联系是包含在Model对象的Bone结构中的。Bone结构定义了ModelMeshes是如何并在哪儿互相联系，每个ModelMesh 相对于parent ModelMesh旋转和/或缩放了多少。在你可以让模型动起来前，你需要知道ModelMeshes是连接在哪个Bo
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2024-07-30 09:03:22
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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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文章目录写在最前轮廓发现算法边缘检测写在最后 写在最前我的意思不是说你长得很胖，emmmm，而是你的轮廓很大。 ——五星上将詹姆斯下士如是说果然有图没图，理解是不一样的，这就体现了计算机视觉的重要性，2333 上一节最后，我们说过这一次我们就将会讲解真正的OpenCV图像轮廓有关知识。轮廓发现的具体实现有多种方式，不过其实其使用在OpenCV中的使用并不困难，不过想用好还需要多点基础知识。所以这
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2024-01-31 15:57:06
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经过一段时间的瞎搞，总算把一个检测人体2D关键点的模型能够在HI3516DV300上生成结果，获取开发板上输出的blob hex数据通过python+opencv解析在PC上看，效果还是有差距的：不过没有关系，事情总得一步步来。以前我就是太着急，总期望在短时间内获得一定的结果，最后获得的多半是不好的结果和自我怀疑。质量互变，否定之否定，螺旋上升，实践总结再实践直到达到目的，这是规律。关于人体关键点
文章目录C++ 书写Hello World滚动条函数键盘操作鼠标操作头文件读取图像色彩空间转换颜色表操作通道分离彩色图像阈值分割创建图像计时读取文件夹所有图像遍历图像新建图像加载图像并判断是否读入转为灰度图遍历图像像素值/像素值读写像素值算数操作像素逻辑操作几何形状绘制绘制矩形随机颜色绘制多边形格式转换滤波算法双边滤波增强算法阈值分割模板匹配边缘检测直线检测形态学操作图像运算像素值统计求最大值、
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2024-04-06 11:01:36
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import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import scipy.signal as signal
import cv2 as cv
import random
import easygui as g
import imutils
impo
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2024-04-23 09:38:45
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做项目时碰到特征的骨架提取，找了挺多相关资料，发现这篇博客讲的最完整，而且通俗易懂，完美解决碰到的问题，特转载如下，供更多的人学习。转自：本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码：Linear Skelet
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2024-08-23 18:34:41
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# Python解析人体骨骼
在计算机视觉领域中，人体骨骼解析是一个重要的任务，它可以识别和跟踪人体的关键骨骼节点，如头部、手臂、腿部等。Python提供了许多强大的库和工具，使得人体骨骼解析变得更加容易。在本文中，我们将介绍如何使用Python解析人体骨骼，并使用matplotlib库绘制饼状图来可视化结果。
## 安装依赖库
在开始之前，我们需要安装一些必要的依赖库。我们将使用`open
原创
2023-09-01 06:50:15
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# Python与人体骨骼点：解密人体运动的基础
在计算机视觉和运动分析领域，人体骨骼点检测（Pose Estimation）是一个重要的研究方向。人体骨骼点是指人体各个关节的相对位置，它们构成了人体的“骨架”，可以用于分析和理解人的动作。现代计算机通过各种技术手段能够捕捉人体骨骼点，从而实现运动捕捉、姿态识别以及增强现实等应用。
## 骨骼点检测的基本原理
人体的每个关节都可以用一个二元组
