OpenCV+Mediapipe人物动作捕捉与Unity引擎的结合前言Demo演示认识Mediapipe项目环境身体动作捕捉部分核心代码完整代码Motion.py运行效果Unity 部分建模Line.csAction.cs最终实现效果 前言本篇文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉，配合强大的Mediapipe库来实现人体动作检测与识别；将识别结果实时同步至Unity中，实现人物
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2024-04-24 22:59:38
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OpenCV学习笔记（十一）：阈值化：threshold(),adaptivethreshold()一、定义：1）固定阈值操作double threshold(
InputArray src, // 输入图像，单通道
OutputArray dst, // 输出图像
double thresh, // 阈值的具体值
double maxval, // 最大值，生成二值图时用到
int
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2024-09-26 15:37:47
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2D卷积'''2D卷积（图像过滤）
与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF）low-pass filter，高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波
。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。
OpenCV提供了一个函数**cv.filter2D**来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。5x5平均滤波器内核如下所示：
'''
impor
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2024-03-27 07:56:33
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在进行Unity VR开发过程中，有几个容易混淆的概念， 包括OpenVR 、OpenVR Desktop、OpenVR XR Plugin、SteamVR、SteamVR Plugin、OpenXR以及OpenXR Plugin。本文将尝试进行区分，如果有任何疑问，读者可在文末留言共同讨论。1. OpenVROpenVR是阀公司开发的一套包含一系列SDK和API的工具集，旨在从驱动层级为硬件
本章的学习内容为OpenCV中关于图像的操作1、cv2.imread(path, flag)BGR），设置参数flag可以读取灰度图像。 path：要读取图片文件的完整路径，如果图片在该文件的工作路径，则只需要填写图片文件名 flag：图片的读取形式，有以下的值cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入彩色（BGR）图片，忽略alpha通道，可以写成1cv2.IMREAD
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2024-04-22 09:27:59
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2022年1月10日，看到相关教程跟做代码存在C:\Users\10133\PycharmProjects\Project_PictureProcessing目录一、调研OpencvMediaPipe二、大概步骤安装MediaPipe导入opencv、MediaPipe和time库（其中time库是自带的，不用下载）创建手部检测模型 结果输出画图样式三、代码段一、调研OpencvOpen
概述使用 BaiduAI 人脸识别的C# SDK，可以在unity中识别并提取人脸特征值。其中包括脸型、年龄、人种、性别、相貌评分等。嗯，其中相貌评分这一项。。。难道美的标准只能有一种吗？读取图片识别人脸从读取、加载图片开始。图片获取有多种方式，可以从文件读取，也可以调用WebTexture拍照。图片信息可以以byte[ ]或string的形式存储。1. 从文件读取可以参考使用 File.Read
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2024-06-07 16:28:37
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去年Unity技术经理鲍健运进行了二次在线直播课程－Unity面部捕捉解决方案，经过二期的技术直播，相信不少开发者对于我们Unity官方的Facial AR Remote意犹未尽。鲍老师通过本文对直播内容的梳理进行了梳理，藉以帮助对于该项技术有兴趣的Unity开发者、3D美术、二次元行业从业人员，乃至网络主播进行入门，赶紧来温习吧。小提醒：直播课程的回放请拖动本文到底部访问。什么是面部动作捕捉技术
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2024-05-08 21:56:37
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1 图像色彩空间转换常见的色彩空间有HSV、RGB和YCrCb三种： RGB的色彩空间是设备独立的，不受设备不同的影响，取值范围在0-255。HSV色彩空间对计算机友好，H取值0-180，SV取值0-255。YCrCb色彩空间，Y表示信息，CrCb可以被压缩。 图像从一个色彩空间之间可以变换，但是可能存在如下问题：是否可以从一个色彩空间转换到另一个色彩空间是否存在信息传递和损失这一过程是否可逆Op
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2024-03-18 20:23:04
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一、BGR颜色空间在opencv中，硬件所使用的颜色顺序为BGR，而非RGB，虽然排序有所不同，但是在进行图像操作的时候会有很大的区别，BGR颜色空间分别对应蓝、绿、红；这三种颜色的排列组合可以组成人眼所看到的所有颜色，如图2.1： 二、HSV颜色空间HSV分别对应色度、饱和度、亮度，HSV颜色空间数据分明，适合计算机处理数据，HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用
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2024-03-17 13:57:28
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机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）
一、Mat像素点的存储方法色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码 灰度图像： 从黑到白 ，逐渐过渡 ， 划分成若干灰度级别彩色图像RGB模型： rgb是最常用的颜色模型 ， 人类就是这样感知 光线的 ， 在OpenCV中通道顺序是（blue 、 green 、 red）。彩色图像HSV和 HLS模型：是更贴近自然的颜色模
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2024-03-25 20:19:45
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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
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2024-03-19 09:11:46
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1.核心功能：显示摄像头画面先来张图直观理解下 第一个画面是外接的一个USB摄像头传上来的图像，第二个是本菜鸡笔记本上的摄像头传上来的图片（渣渣像素无力吐槽）
打开摄像头并上传图像用opencv来做的话非常简单 UINT CShowThreeDlg::ShowImg(LPVOID lpParam)
{
CShowThreeDlg *pDlg= (CShowThreeDlg*)lpP
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2024-04-23 11:03:06
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在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C ++和Python分享演示代码。 RGB色彩空间 RGB颜色空间具有以下属性 1. 它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。 2. 三个通道通过照射到表面的光量相关联。 让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。 图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B
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2024-04-29 12:57:28
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在这篇博文中，我将分享如何使用Java和OpenCV实现面部表情捕捉的过程。随着人工智能和计算机视觉的迅猛发展，面部表情识别已成为一个热门的研究领域，它在心理学、人机交互、游戏开发等多个领域都有广泛的应用。
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### 背景定位
面部表情捕捉的技术定位在于通过分析人脸图像来理解情感状态。此技术在商业、医疗和社交等领域具有重要的应用价值。我们需要借助OpenCV的强大图像处理能力来实现这一
# 如何实现“java捕捉鼠标坐标 opencv”
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Java中使用OpenCV库来捕捉鼠标坐标。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|:----:|:----:|
| 1 | 导入OpenCV库 |
| 2 | 创建一个窗口来显示捕捉到的鼠标坐标 |
| 3 | 捕捉鼠标坐标 |
| 4 | 显示鼠标坐标 |
接下来，让我们一步步来完成这
原创
2024-05-12 05:05:55
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