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
1.研究背景与意义随着科技的不断发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如安全监控、人脸支付、人脸解锁等。然而，传统的人脸识别技术存在一些局限性，例如对于静态图片的识别效果较好，但对于动态视频中的人脸识别则存在一定的挑战。为了解决这个问题，基于OpenCV的组合动作常规摄像头人脸活体检测识别系统应运而生。首先，我们需要了解什么是活体检测。活体检测是指通过检测人脸的生物特征和行为特征，判断其是
一、初识MediaPipe是Google开发的一款跨平台的多媒体处理框架，它提供了一系列预训练的机器学习模型和相应的Python API，用于实现各种计算机视觉和人机交互任务。其中，人体姿态检测就是MediaPipe的一个重要功能。通过使用MediaPipe的人体姿态检测模型，我们可以在图像或视频中准确地检测人体的关键关节位置，从而识别人体的姿态。这对于许多应用场景非常有用，如姿势分析、运动捕捉、
Demo代码简单介绍项目利用face_recognition模块实现 人脸分辨识别 因为这篇文章主要介绍优化速度所以会以代码片段讲解方法 结尾会放出全部代码 注意以下代码需要一点点opencv的基础 但不多def face_detector(img, target):
start = time.time()
# 人脸检测结果
faceLocList = face_reco
在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的
学习opencv的例子1，认识2，start，直接干货例子1例子2例子3例子4例子5固定阈值自适应阈值 文档说明：参考链接：
http://codec.wang/#/opencv/start/02-basic-element-image1，认识简单地放几张图片感受一下，opencv识别的人体 本项目基于pycharm python3.6 和anaconda4.0做的，仅供参考2，start，直接
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
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
一、人脸检测方法
在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Harr特征和LBP特征。具体的介绍参考：
图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征
在OpenCV中，使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。在OpenCV-master的data文件夹下。
上图中文件夹的名字‘harrcascades’,'ho
theme: scrolls-light一、前言为了快速识别图片的内容，我们借助于Python的两个库，分别是opencv和Pillow。 1.1 OpenCVOpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV可用于解决如下领域的问题：增强现实人脸识别手势识别人机交互动作识别运动跟踪物体识别图像分割机器人 OpenCV
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
1 说明=====1.1 再发：是因为之前发过单人图和视频的骨架检测，多人报错。《OpenPose：实现抖音很火的人体骨架和视频动态舞》《人体骨架舞：OpenPose用python-opencv实现》1.2 本次代码是完整的全套均可，本次代码讲解清楚，逐步分析，注释清楚，适合收藏。即：单人图片和单人视频检测，单人摄像头检测多人图片和多人视频检测，多人摄像头检测1.3 python的编程思维和编程要
目录一、准备工作1.1 需要的库1.2准备需要的文件和图片1.3 测试程序二、人脸识别开发2.1 录入自己的人脸信息2.2 提取录入的人脸特征2.3 实时捕获人脸并进行识别三、活体检测3.1 眨眼检测3.2 张嘴检测3.3 摇头检测下面这些是我突发奇想想做来玩玩，就在github上下载了人脸识别的代码（网址下面有附上），用了之后突然想试试照片的识别效果，发现照片也会被识别成我，就查阅了相
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
姿态识别模块和视觉识别模块是此产品的和核心部分,本产品计算机视觉技术进行人体姿态信息的获取，并将获取到的人体姿态信息进行数据获取，统计出受伤人员的姿态、行为信息。同时将数据进行存储，由医务人员对数据进行分析，将标准姿态信息进行对比，得出伤、病人的康复情况，根据上一阶段信息，进行下一阶段的康复治疗。1.2目标姿态识别设计1.2.1软件选取本产品采用非常广泛的计算机视觉库——OpenCv（如图1-1）
本文主要介绍了用OpenCV进行年龄和性别检测的实现示例，分享给大家，具体如下：在本文中，我将带您完成用 Python 进行机器学习的年龄和性别检测的任务。年龄和性别检测属于计算机视觉的范畴，因此我将在Python中使用OpenCV库。在开始使用Python进行年龄和性别检测任务之前，我将首先带您了解该概念的含义以及如何处理年龄和性别检测问题。理解这个概念很重要，以便将来您不仅可以使用python
opencv中具有检测人体各部分的级联分类器，在opencv文件夹里面的sources/data/haarcascades里面。这里要选择的是能够检测人体头像的还有检测眼睛的级联分类器的文件。它们分别是：检测头像haarcascade_frontalface_alt.xml或者haarcascade_frontalface_alt2.xml检测眼睛haarcascade_eye.xml或者haar
一、Contours的寻找与拟合1、findContours的基础知识<strong>下面内容摘自于博文：;OpenCV中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？的？hierarchy到底是什么鬼？Point()有什么用？findConto
基于kinect的人体动作识别系统（算法和代码都放出）首先声明一下，本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10、Visual Studio 2013、Opencv3.0和Kinect SDK v2.0。这些都可以在百度上找到，download下来安装一下即可。关于kinect的环境配置以及骨骼数据获取等等等问题，参考我之前kinec
一、人脸辨识概念生物特征识别(BIOMETRICS) 技术，是指通过计算机利用人体所固有的生理特征(指纹、虹膜、面相、DNA等)或行为特征(步态、击键习惯等)来进行个人身份鉴定的技术。 ——百度百科 人脸识别属于生物特征识别技术中的一种。二、OpenCV的人脸定位OpenCV的接口可以实现人脸检测函数，定义了具体可跟踪对象类型的数据文件。Haar级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或
