1. 什么是关键点检测？人脸关键点检测是指给定人脸图像，定位出人脸面部的关键点，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓区域的点，由于受到姿态和遮挡等因素的影响，人脸关键点检测是一个富有挑战性的任务。人脸关键点是人脸各个部位的重要特征点，通常是轮廓点与角点，下图是96个面部关键点检测结果。其中点代表位置，数字代表序号。人脸关键点可以有以下主要应用：人脸姿态对齐，人脸识别等算法都需要对人脸的姿态进行对齐
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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在这个文章中，我们将学习如何在感兴趣区域周围画最小面积矩形框。1.最小面积矩形框下图显示了两个矩形框，绿色的是普通矩形框，红色的是最小面积矩形框。可以发现，红色的是旋转矩形。 OpenCV提供了一个函数cv2.minAreaRect来寻找最小面积的旋转矩形。将2D点集作为输入，并返回一个Box2D结构，其中包括以下详细信息–（中心(x,y)，（宽度、高度）、旋转角度）。(center(x,y),
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2024-04-30 20:51:08
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【 编者按】这篇文章概述了用于构建面部关键点检测模型的技术，这些技术是Udacity的AI Nanodegree程序的一部分。作者 | 小白责编 | 欧阳姝黎概述在Udacity的AIND的最终项目中，目标是创建一个面部关键点检测模型。然后将此模型集成到完整的流水线中，该流水线拍摄图像，识别图像中的任何面孔，然后检测这些面孔的关键点。使用OpenC进行预处理该项目的一部分是要熟悉Open
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2024-04-19 18:26:17
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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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你有没有过这种体验，拍照时对着镜头，脑子一片空白、表情僵硬、手和脚无处安放，最后拍出来的照片很是奇怪。拍照软件中的固定姿势抓拍功能可以帮助你：选择一个你想要的姿势模板，当你摆出同款姿势时，软件会进行自动抓拍，完美避开拍照时的尴尬。本文详细介绍了华为HMS ML kit人体骨骼识别技术的集成过程，该技术精准定位了14个骨骼点，可以轻松实现固定姿势抓拍。人体骨骼检测功能开发实战做了一个视频流骨骼识别小
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2024-08-05 20:24:40
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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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Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 今天做题时遇到了人体关键点的问题。这类神经网络我之前只看过综述类的文章。凭借着印象勉强写了写。今天就找一篇论文学习一下。 简介：本文使用全卷积神经网络，对给定的单张RGB图像，输出人体关键点的精确像素位置，使用多尺度特征，捕捉人体各关节点的空间位置信息。网络结构形似沙漏状，重复使用top-do
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2024-07-25 13:58:15
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什么是人体骨骼关键点检测人体骨骼关键点检测，即Pose Estimation，主要检测人体的一些关键点，如关节，五官等，通过关键点描述人体骨骼信息；应用与挑战人体骨骼关键点检测是计算机视觉的基础性算法之一，在计算机视觉的其他相关领域的研究中都起到了基础性的作用，如行为识别、人物跟踪、步态识别等相关领域。具体应用主要集中在智能视频监控，病人监护系统，人机交互，虚拟现实，人体动画，智能家居，智能安防，
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2024-05-22 22:41:21
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-- Background专业术语：multi-person pose estimation多人姿态估计的两种研究方法—— 自顶向下(top-down)：先检测出多个人,再对每一个人进行姿态估计（先检测单个人，再针对单个人做single-person pose estimation。），可以将人体detection的方法加上单人姿态估计方法来实现。 优点：思路直观，自然，被绝大部分人所
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2024-01-20 17:37:38
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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
JAVA中最为关键的几个知识点 想成为JAVA高手,你至少要非常熟悉并能自如地应用如下几个知识点: 1.序列化机制.(有人认为它并不是重要的技术,我以我的经验声明,这是JAVA平台第一重要的知识点.) 2.RTTI机制 3.CALLBACK机制 4.反射机制 序列化：  
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2023-12-13 21:49:51
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# Java 人体关键点识别实现指南
人体关键点识别是计算机视觉中的一个重要领域，它可以帮助我们检测和定位人体的关键点，比如手腕、肘部、肩膀、膝盖等等。本文将为刚入行的小白详细介绍如何在Java中实现人体关键点识别。
## 整体流程
以下是实现人体关键点识别的具体步骤：
| 步骤 | 内容 | 描述
原创
2024-10-17 12:53:37
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作者：Ivan Grishchenko & Valentin Bazarevsky谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点（33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点）提供了统一的拓扑结构，并在移动设备上实现了近乎实时的性能。视频演示：
在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知，可以实现各种有趣的应用，如健身和运动
目录20202019201820172D关键点检测2020Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip connections（2020，MPII最优）2019Single-Network Whole-Body Pose Estimation（ICCV2019，自下而上）本文提出了第一个二维全身姿态估计的单网络
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2024-06-11 18:47:18
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一、前言 由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。 &nb
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2024-02-29 11:04:45
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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COCO数据集中关键点annotations简介标签软件COCO数据集中关键点annotations简介
COCO数据集的关键点annotations字段结构如下
annotation{
"keypoints": [x1,y1,v1,...], #关键点坐标及标志位 v
"num_keypoints": int,
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2024-09-28 22:09:08
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OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPoseOpenPose人体姿态识别项
原创
2022-08-24 17:10:19
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小白的学习时间已经开始，请兄弟们往下看1.新建一个lowerbodyRecognition.py文件 2.使用命令 pip install opencv-python 下载cv2库3.导入cv2库，使用import cv24.找到视频素材路径并复制到项目中，素材路径在cv2库中的data文件夹里面，然后读取视频的路径并赋予变量找到类型器的路径并且复制到项目中，导入识别人体下半身的类型器使用whil
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2024-05-15 14:11:38
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