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、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
 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
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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教学知识文档骨骼动画背景骨骼动画实际上是一个由两部分组成的过程。第一个由艺术家执行,第二个由程序员(或者更确切地说,你编写的引擎)执行。第一部分发生在建模软件内部,称为索具。这里发生的事情是,艺术家定义了网格下方的骨骼骨架。网格表示对象(无论是人类,怪物还是其他任何东西)的皮肤,并且骨骼用于以模仿现实世界中实际运动的方式移动网格。这是通过将每个顶点分配给一个或多个骨骼来完成的。将顶点分配给骨骼时,
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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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#!/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
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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【一】项目提供完整源代码及详细注释 【二】系统设计思路与实现说明 【三】手势特征提取与分类算法详解。
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
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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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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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
准备工作///首先需要下载安装Kinect2的SDK,下载地址如下:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44561建议安装时从官网下载,之前有出现过拷贝的文件无法正常安装的情况。 //注意V2.0以下版本为一代Kinect所用,一代Kinect推荐V1.8 相对于一代的Kinect,二代由于SDK只出
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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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  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
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
SIFT角点检测1.实例化sift:sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()sift是申请专利了,所以在调用xfeatures2d.SIFT_create()时,opencv版本很重要,opencv2.0版本可以跑,但是3.0以上,就跑不了,会报错。所以在使用时,要看自己的opencv版本。如果坚持使用3.0或者4.0以上版本,必须下载opencv-contrib才
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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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