第二节 特征描述符匹配器及匹配点绘制OpenCV中关键点描述符的匹配器具有带有公共接口的包装器，可以轻松地在解决同一问题的不同算法之间进行切换。 本节专门介绍在多维空间中以向量表示的匹配描述符。 实现矢量描述符匹配器的所有对象都继承DescriptorMatcher接口以及相应的关键点和匹配点绘制接口。1、cv::drawKeypoints绘制关键点void cv::drawKeypoints(I
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2024-05-05 07:21:16
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用MediaPipe完成手部关键点实时检测跟踪。先放张图看效果，15代表FPS值。1. 导入工具包# 安装opencv
pip install opencv-contrib-python
# 安装mediapipe
pip install mediapipe
# pip install mediapipe --user #有user报错的话试试这个
# 安装
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2023-12-06 17:19:11
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一、 什么是人体姿态估计？人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，被广泛应用于人体活动分析、人机交互以及视频监视等方面。人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点（如肩、肘、腕、髋膝、膝、踝等）。本文主要介绍近几年深度学习兴起后的人体姿态估计方法发展历程。
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2023-12-29 18:19:14
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Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符存在着大量的关键点检测算法，它们之间没有明显的优劣，因此 Opencv 提供了一个通用的接口来处理所有的检测器使得用户能够更好地使用它们。The Harris-Shi-Tomasi feature detec
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2023-12-06 16:05:11
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作者：ziguangzeng
在上一节提到了Lucas-Kanade光流跟踪算法，是一种准确，成熟，比较容易实现的物体跟踪算法，对画面中固定点会进行准确快速的跟踪。但是在视频中如何对移动物体进行跟踪以及跟踪点的选择，则是另一个需要解决的问题。下面我们来详细了解一下。cvAbsDiff来计算出，我们可以通过定位这个区域来设置需要跟踪的点。这个运动的区域我们可以通过OpenCV
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2024-03-04 06:18:24
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# Python人体关节运动轨迹实现指南
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你将教会一位刚入行的小白如何实现“Python人体关节运动轨迹”。本文将指导你完成整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
首先，让我们通过以下表格概述整个实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 获取人体关节数据 |
| 2 | 清洗和预处理数据 |
| 3 |
原创
2024-01-05 09:53:11
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【TLAIP系列简介】Ten-Lines-AI-Projects挑选和使用轮子的时间，让更多小伙伴能更快地验证算法效果，算法满足效果了再扒开看看，不满意直接看下一个。有任何问题和建议欢迎随时评论，目前系列里的十行代码会按照下列方式进行：import 关键py
1.定义好输入
2.网络初始化配置
3.开始跑并输出结果
4.可视化结果 &nb
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2023-12-12 08:44:44
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1.生成人体关键点的Ground Truth 对于人体姿态关键点的ground truth,采用二维高斯分布，在每个关键点的ground truth位置上以1个像素为中心，生成ground truth heatmpas。首先初始化target[17,width/4,height/4]表示每个关键点的heatmap,定义heatmap的生成方式为高斯，引入关键点可见度target_weight.然后
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2024-09-29 17:27:29
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通过一个偶然机会，我了解到了人体姿态解算，在学习K210之余，我便想着通过opencv实现这个功能，查找了很多资料，发现可以利用opencv+openpose实现，接着我又开始找一些资料，在pycharm上部署。 文章目录前言一、环境配置二、使用步骤1.导入文件2.具体代码3.效果展示三、效果优化1.具体代码2.效果展示总结 前言人体姿态估计的一个有趣应用是 CGI（computer graphi
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2024-03-20 10:16:15
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[人体运动分析]关节中心的计算 文章目录[人体运动分析]关节中心的计算一、数据介绍二、技术方法2.1 髋关节关节中心估计2.1.1 Pelvis-LCS构建方法2.1.2 Pelvis-LCS内HJC的坐标2.1.3 HJC在GCS内的坐标2.2 膝/踝关节计算模板2.2.1 以已知关节中心建立LCS2.2.2 Vitural Marker求解2.2.3 Vitural Marker多解的确定三、
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2024-08-04 13:50:33
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录人体姿态估计3D姿态估计人体参数化模型下游任务行为识别CG、动画:
start = time.time()
# 人脸检测结果
faceLocList = face_reco
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2024-08-07 10:46:51
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参考博文：人体姿态项目的一个https://learnopencv/deep-learning-based-human-pose-estimation-using-opencv-cpp-python/参考github连接：https://github/spmallick/learnopencv/tree/master/OpenPose本项目实现：1.single 单人图像的姿态
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2024-03-14 09:12:05
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1.1 Haar特征分类器介绍Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。Haar特征分类器存放目录：D:\wsbSoft\Anaconda3\envs\tensorflow\Library\etc\haarcascades，根据命名就可以很快知道各个分类器的用途1.2 detectMultiScale函数详解cvHaarD
一、经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。如果我们得到了一个皮肤CrCb的椭圆，我们只需判断它是否在椭圆内（包括边界），如果是，则可以判断其为皮肤，否则就是非皮肤像素点。 void ellipse(Mat& img, Point center, Size a
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2024-03-07 22:31:50
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最近某些项目需要用到人体姿势识别。当前有很多著名的人体识别的开源项目，比如CMU的OpenPose，上交的AlphaPose，效果都很好。我昨天试着安装一下AlphaPose，配环境配了一天，终于可以运行Demo的时候，显存溢出。。。因此我换个思路，我的项目不要求实时性，使用API也是可以接受的。发现百度的人体识别这方面的API还不错，QPS限制为2，也能用，于是便有了这篇文章。&nb
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2024-08-13 17:07:17
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1、Eigenfaces人脸识别器：Eigenface也叫做“特征脸”，通过PCA（主要成分分析）方法将人脸数据转换到另外一种空间维度做相似性运算。在计算过程中，算法可以忽略一些无关紧要的数据，仅识别一些具有代表性的特征数据，最后根据这些特征识别人脸。（1）创建Eigenfaces人脸识别器：# num_components：可选参数，PCA方法中保留的分量个数，建议使用默认值。threshold
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2024-04-02 08:14:16
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