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
最近看完了浅墨的opencv入门，感觉有些地方理解的不是很深，尤其是对形态学的操作。 在一次实验组会议报告上，导师建议我先去了解一下二值细化骨架提取方法，在查阅了很多资料后，完全不知道怎么弄。毕竟编程能力差的孩子。然后就看了一些代码，也是似懂非懂，运行起来也是各种问题。解决不了，就看了细化原理，原来也是对像素的操作。只不过是一种迭代形式的，毕竟计算机最擅长的就是迭代嘛！ 二值细化也就是用模板
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2024-05-10 00:56:00
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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
程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章：T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.它的原理也很简单： 我们对一副二值图
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2024-03-28 17:14:08
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int nbones; //骨骼数
int nanims; //动画数目
int nkeys; //动画关键帧数
int animkeys[MAX_MESHANIMS]; //每个动画的关键帧数
int animkeyspos[MAX_MESHANIMS]; //每个动画关键帧偏移
char animnames[MAX_MES
做项目时碰到特征的骨架提取，找了挺多相关资料，发现这篇博客讲的最完整，而且通俗易懂，完美解决碰到的问题，特转载如下，供更多的人学习。转自：本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码：Linear Skelet
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2024-08-23 18:34:41
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import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import scipy.signal as signal
import cv2 as cv
import random
import easygui as g
import imutils
impo
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2024-04-23 09:38:45
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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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2024-04-06 11:01:36
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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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前言个人感觉骨架提取提取的就是开运算过程的不可逆。一.算法步骤1.算法步骤首先上一下比较官方的算法步骤：1.获得原图像的首地址及图像的宽和高，并设置循环标志12.用结构元素腐蚀原图像，并保存腐蚀结果3.设置循环标志为0，如果腐蚀结果中有一个点为255，即原图像尚未被完全腐蚀成空集，则将循环标志设为1.4.用结构元素对腐蚀后的图像进行开运算（消除小的白色区域），并求取腐蚀运算与开运算的差（得到消除的
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2024-01-02 16:58:06
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制作骨骼动画 我们看看这几步操作后，我们得到了那些数据： 1.每个皮肤顶点的初始世界坐标。 2.每个骨骼关节顶点的初始世界坐标。 3.每个顶点被骨骼顶点的影响信息。 4.骨骼如何移动。骨骼动画原理核心: 通过骨骼带动皮肤运动，也就是通过骨骼的移动动态计算mesh上的点的位置过程：1.将mesh上的点转换为骨骼空间上的点。 骨骼空间就是以关节为原点确定的空间，并不是一个实体。 2.通过缩放、旋转、平
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2024-05-23 16:37:38
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代码骨架从前面的内容中，我们已经看到Python的一行代码写完之后，不需要额外加一个的;进行说明。在Guido设计语言时，为了避免输入太多的括号或者关键字，Python中使用缩进来区分代码块，建议使用四个空格进行缩进（不要使用Tab和空格混排）。就像我们在“练手小游戏”一节里看到的那样。这样做无疑强制增加了代码的可读性，同时一行代码的建议长度是80个字符，如果超过80个字符可以在第一行的末尾使用连
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2024-06-10 11:36:28
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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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2024-07-27 11:57:46
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一.Shi-Tomasi 角点检测算法Harris角点检测基本数学公式如下： 泰勒公式进行展开后，近似为: &nbs
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2024-05-10 16:19:28
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# Python骨骼提取教程
## 1. 简介
本教程将教会你如何使用Python进行骨骼提取。骨骼提取是一种计算机视觉技术，用于从图像或视频中提取人体骨骼的位置。通过骨骼提取，你可以进行人体姿态估计、动作识别等应用。
## 2. 整体流程
在开始编写代码之前，我们先来了解一下整个骨骼提取的流程。可以使用下面的甘特图来展示整个流程。
```mermaid
gantt
dateFor
原创
2023-11-20 03:29:32
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OpenCV中一些相关结构说明：特征点类：class KeyPoint
{
Point2f pt; //坐标
float size; //特征点邻域直径
float angle; //特征点的方向，值为[0,360)，负值表示不使用
float response;
重磅干货，第一时间送达在图像处理中有两类最重要的基础操作分别是图像点操作与块操作，简单点说图像点操作就是图像每个像素点的相关逻辑与几何运算、块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作、实现各种不同的功能。今天小编就跟大家一起学习OpenCV中图像点操作相关的函数与应用场景。几何运算包括加、减、乘、除，逻辑运算包括与、或、非、异或。准备工作：选择两张大小一致的图像如下、加载成功以后显示如下：相关代码如下
在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对他们进行局部有的放矢的分析。如果能检测到足够多的这种点，同时他们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就有使用
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2024-02-22 15:58:26
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博客参考 朱伟 等编著的《OpenCV图像处理编程实例》======================================================================================在很多应用场景中，图像像素区域的兴趣点区域对于目标检测、目标跟踪有着重要的意义。当兴趣点周围存在长方形区域时，最容易形成角点。对于兴趣点检测，角点反映的是图像中局部最大值或
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2024-03-26 12:03:58
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将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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