模型效果：在上文中，我们制作了数据集，并利用数据集进行了模型的训练，利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验，发现效果还是不错的。 前两张为静态图片检测，后一张为视频检测效果截图。 但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上，还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化：第一次转化：（.weight–>.pb）这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南https://doc
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2024-05-29 20:57:44
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1、学习了解在OpenNI中，要对人进行骨架追踪，需要人先摆出PSI的姿势，然后系统根据该姿势进行骨骼校正，待校正完成后才进行骨骼的跟踪，其流程图可以参考下面的图： 由图可以看出，其完成骨骼跟踪主要分为3个部分，首先需检测到人体，然后需要固定的PSI姿势来对人体的姿势进行校正，待姿势校正完成后，才能进行人体骨骼的追踪。参见博客文章Kinect+OpenNI学习笔记之6(获取人体骨架并在Qt中显示
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2023-10-14 22:00:45
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主要内容：内容回顾代码演示最后总结一、回顾还记得下面的图像吧。首先使用NiTE中间件获得骨骼数据；然后再利用到NiTE中的函数得到的深度图像mUserFrame.getDepthFrame()；最后将骨骼坐标点映射到深度图像中。二、结合彩色图像显示骨骼坐标信息深度数据毕竟不好看，而且显示效果不好，所以今天参照他人的代码和自身之前的博文“谈谈NITE 2与OpenCV结合的第二个程序（提取人体骨骼坐
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2024-03-25 13:49:46
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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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目录1、网络的体系结构2、下载模型的权重文件3. 第一步：生成图片对应的输出3.1 读取神经网络3.2 读取图像并生成输入blob 3.3 向前通过网络3.4 样本输出4. 第二步：关键点检测5. 第三步：找到有效的连接对6. 第四步： 组合所有属于同一个人的关键点绘出骨骼图7.
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2024-05-10 19:01:53
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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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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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# 实现Python人体骨架的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python人体骨架。下面是整个实现过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 获取人体关键点 |
| 步骤3 | 绘制人体骨架 |
现在让我们详细讲解每一步所需做的事情以及相应的代码。
## 步骤1：导入所需的库
首先，
原创
2023-12-27 05:12:00
83阅读
# 探索人体骨架数据：Python应用与可视化
## 引言
人体骨架数据在生物医学、运动科学和计算机视觉等领域有着广泛的应用。这些数据帮助我们理解人体的结构与功能，优化运动表现，甚至开展智能监控等业务。本文将介绍如何使用Python处理和可视化人体骨架数据，并展示相关的代码示例。
## 人体骨架数据简介
骨架数据通常由关键点（如关节）和它们之间的连接组成。这些数据格式通常可以是JSON、C
# Python 人体骨架识别实现指南
在计算机视觉领域，人体骨架识别是一项非常重要的任务。通过识别骨架，我们可以获取关于人体姿态的重要信息，这些信息可用于运动分析、人体行为识别等。本文将为你详细介绍如何使用 Python 实现人体骨架识别，并提供一个详细的过程及代码示例。
## 整体流程
在进行人体骨架识别之前，我们需要明确步骤。以下是整个实现过程的概要。
| 步骤 | 内容
## 人体骨架提取的流程与实现
在计算机视觉与深度学习领域，人体骨架提取是一项重要的任务。它可以应用于行为识别、运动分析、交互式游戏等多个领域。对于刚入行的开发者来说，掌握这一技术可能会有些困难，本文将为你提供一个完整的实现流程，帮助你顺利进行人体骨架提取。
### 1. 任务流程概述
完整的操作流程可以归纳为以下几个步骤：
| 流程步骤 | 描述
原创
2024-09-03 03:27:14
125阅读
1、OpenCV模块划分OpenCV其实就是一堆用C和C++语言来实现计算机视觉算法的源代码文件；例如C接口函数cvCany()实现了Canny边缘提取算法，我们可以直接将这些源代码添加到自己的软件项目中，而不需要自己去写代码实现Canny算法。同时由于源文件居多，所以根据算法的功能将源文件分到多个模块中（如下），将每个模块中的源文件编译成一个库文件（如opencv_core.lib、opencv
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2024-04-03 08:27:48
175阅读
# Python人体骨架检测技术概述
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人体骨架检测（Pose Estimation）已经成为了热门的研究领域。它涉及到识别并追踪人体各个关节的位置，是人机交互、智能监控、运动分析等应用的重要基础。本文将介绍如何使用Python进行人体骨架检测，并提供实际的代码示例。
## 什么是人体骨架检测？
人体骨架检测的目标是识别图片或视频中人的关键点（如头、肩、
原创
2024-09-29 04:06:58
186阅读
# Python 人体骨架识别
人体骨架识别是计算机视觉领域的一个重要应用，可以通过图像或视频识别出人体骨架的关键点，为人体姿势分析、行为识别等领域提供支持。而Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的图像处理和机器学习库，可以帮助我们实现人体骨架识别的任务。
## 人体骨架识别原理
人体骨架识别的原理是通过深度学习模型对给定的图像进行训练，从而识别出图像中人体骨架的关键点。通常情况下，
原创
2024-03-29 05:27:35
171阅读
1.SMPL模型简介SMPL是通过参数控制的人体模型，可控制的参数为Pose和Shape。总共有24个关节点和10个Shape控制参数，模型及关节索引如下图。1.1.Pose——旋转向量控制关节点旋转每个关节通过一个旋转向量控制，如下图为手动控制关节点4绕Z轴旋转90度、关节点19绕Y轴旋转90度的结果。 旋转关节点是在关节点的坐标系下操作的旋转，部位会随着父节点旋转而联动位移旋转。例如上述再绕Z
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2024-07-18 08:30:49
828阅读
# 基于人体骨架摔倒判断 Python
人体骨架是人体姿态估计、动作识别等计算机视觉任务中常用的一种表示方式。它可以通过摄像头或者深度传感器获取到人体关节点的位置信息，从而实现对人体动作的分析和识别。在某些场景下，我们可能需要判断一个人是否摔倒了，这对于老年人、运动员等特定群体来说尤为重要。本文将介绍如何基于人体骨架来判断一个人是否摔倒，并给出相应的 Python 代码示例。
## 人体骨架摔
原创
2023-12-06 15:57:23
189阅读
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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在上文已经学习过了opencv的编码规则，为了能够方便灵活的运用OPECV库，我们需要对其框架结构进行学习了解，以方便我们进行实际工程调用调用。1、Opnecv库到底提供了什么？ 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件，很明显，Opencv解压后，提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE。2、Opencv库build
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2024-04-05 08:42:04
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# Python OpenCV 实现骨架提取
骨架提取（Skeletonization）是图像处理中的一项重要技术，它用于将图像中的对象简化为一条细线，从而保持对象的拓扑结构。这个过程在形状分析、模式识别和计算机视觉等领域广泛应用。本文将采用 Python 中的 OpenCV 库，详细介绍如何实现骨架提取，并提供示例代码和相应的序列图和状态图。
## 一、骨架提取的原理
对于二值图像，骨架提
原创
2024-08-02 07:12:57
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# OpenCV 骨架提取的实现教程
骨架提取是计算机视觉中的一个重要领域，在图像处理和形状分析中有着广泛的应用。本文将教你如何使用 Python 和 OpenCV 实现骨架提取。以下是实现过程的详细步骤。
## 流程概述
下面的表格展示了整个流程的步骤和对应的描述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-09-25 05:56:06
76阅读
