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
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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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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2024-02-12 21:32:47
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# Python与人体骨骼点：解密人体运动的基础
在计算机视觉和运动分析领域，人体骨骼点检测（Pose Estimation）是一个重要的研究方向。人体骨骼点是指人体各个关节的相对位置，它们构成了人体的“骨架”，可以用于分析和理解人的动作。现代计算机通过各种技术手段能够捕捉人体骨骼点，从而实现运动捕捉、姿态识别以及增强现实等应用。
## 骨骼点检测的基本原理
人体的每个关节都可以用一个二元组
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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2024-04-22 14:30:30
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一、简介 实现人体检测，通常采用人体姿态估计（Human Posture Estimation），即将图片中已检测到的人体关键点正确联系起来，从而实现人体姿态的估计，实现人体的检测。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等。 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，可以估计人体当前的姿态。同时如果增加时间序列，在一段时间内观测人体关键点的位置变化，可以更加准确
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2023-12-15 18:25:01
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Skeleton with Assimp 骨骼动画解析骨骼动画是图形学中十分常见应用很广泛的一个技术，也是比较基础的内容，作为图形学的工程师需要将这一部分内容梳理清晰，主要关键在于几点：第一，分清楚骨骼、节点两个概念；第二，熟悉使用 Assimp（或者其他的）的解析方式，并编程实现骨骼的解析和动画的播放。理解骨骼首先，为什么会有骨骼动画这么一种东西的存在呢？如果我们从我们自己的身体上观察，就可以发
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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常用可视化方法在这里插入代码片
# 打点
cv2.circle(img, center, radius, color, thickness=None, lineType=None, shift=None)
# 绘制直线
cv2.line(img, pt1, pt2, color, thickness=None, lineType=None, shift=None)
# 画框
cv2.recta
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2023-10-08 16:36:49
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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
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2023-12-11 13:55:14
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问题如在教程4-1中的最后所讨论的，一个模型通常包含许多成员，这些成员叫做ModelMeshes。这些ModelMeshes之间的位置联系是包含在Model对象的Bone结构中的。Bone结构定义了ModelMeshes是如何并在哪儿互相联系，每个ModelMesh 相对于parent ModelMesh旋转和/或缩放了多少。在你可以让模型动起来前，你需要知道ModelMeshes是连接在哪个Bo
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2024-07-30 09:03:22
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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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2024-01-31 14:57:03
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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
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2024-02-19 14:51:47
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在之前的《有关图形学入门的一些思考》系列文章中，我预告了后期的一个计划是研究骨骼系统。后来仔细想想发现，骨骼动画这件事在游戏引擎当中其实是有非常核心的作用。游戏引擎的本质在于用户控制角色来产生事件，而系统通过响应事件来表现出图像的效果。所以对于骨骼动画来说，我想要搞清楚两件事：骨骼蒙皮怎么做，skining之后怎么交给Filament渲染骨骼蒙皮后，如何和我原先的物理模拟器联系起来。具体的思路是通
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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# Python解析人体骨骼
在计算机视觉领域中，人体骨骼解析是一个重要的任务，它可以识别和跟踪人体的关键骨骼节点，如头部、手臂、腿部等。Python提供了许多强大的库和工具，使得人体骨骼解析变得更加容易。在本文中，我们将介绍如何使用Python解析人体骨骼，并使用matplotlib库绘制饼状图来可视化结果。
## 安装依赖库
在开始之前，我们需要安装一些必要的依赖库。我们将使用`open
原创
2023-09-01 06:50:15
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目录骨骼识别的应用场景骨骼识别的实现原理环境准备代码实战运行与效果总结 骨骼识别的应用场景如今，当前疫情大环境之下。很多人，因为居家办公或者其他原因闷在家里不能外出健身。那么，借助骨骼识别和卷积神经网络模型，计算机视觉开发者可以通过相对应的API，结合相对轻量化一些的卷积神经网络模型，来构建如Keep这类的线上锻炼监督APP。用户通过将摄像头对准自己，使得神经网络能过精确地通过人体骨骼框架，判断
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2024-07-08 12:32:07
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# 使用Python和OpenCV绘制人体骨骼
人体骨骼是计算机视觉领域的重要研究内容之一，特别是在人体姿态识别与分析方面。通过使用Python的OpenCV库，我们可以对图像中的人体进行处理，绘制出其关节和骨骼结构。本文将详细介绍如何使用OpenCV绘制人体骨骼，并提供一个完整的代码示例。我们还会采用甘特图描述项目的时间安排。
## 项目目标
在本项目中，我们的主要目标是创建一个Pytho
原创
2024-08-25 04:28:19
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经过一段时间的瞎搞，总算把一个检测人体2D关键点的模型能够在HI3516DV300上生成结果，获取开发板上输出的blob hex数据通过python+opencv解析在PC上看，效果还是有差距的：不过没有关系，事情总得一步步来。以前我就是太着急，总期望在短时间内获得一定的结果，最后获得的多半是不好的结果和自我怀疑。质量互变，否定之否定，螺旋上升，实践总结再实践直到达到目的，这是规律。关于人体关键点
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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