1、在线制作有很多在线的网站都可以制作上述类似的竞赛图，下面我们来介绍常用的两个flourish首先推荐一个国外的网站 – flourish，该网站可以在线制作大量精美的图表，其中动图图表尤为强大有大量的例子供我们选择还有如下条形竞赛图例子，是不是很惊艳条形竞赛图也是完全支持的，下图就是制作页面，我们可以上传数据，并自由的设置图表的各项参数唯一美中不足的就是导出动图需要付费，不过对于日常学习的我们
一次完整的作业，常常是由一系列细小的动作构成，从表面看来，似乎没有任何浪费存在。事实上，如果我们仔细地对作业行为进行分解，将其单独记录下来，会发现其中许多行为是多余的，或者可以避免的。在不进行分析之前，你可能认为这种浪费是无关紧要的。但是，如果你发现这些行为很多都是可以被排除的，那么你就会知道失去了多少效率。为了掌握动作的效率，动作分析就必不可少。要进行动作分析，首先要了解动作分析的要素有哪些？动
01 OpenCV控制的仿生手 想象一下，你能用自己的动作来控制一只仿生手——这不再是科幻小说里的情节，而是现实中创客的酷炫项目！这个项目通过OpenCV来跟踪和识别用户的手势，并将这些动作实时转换成仿生手的动作，实现了人机交互的新突破。从3D打印手指到编写代码，每一步都是对技术的挑战和对未来的探索。 硬件组成：Inmoov手模型和前臂3D打印机焊接设备1公斤以下的3D打印材料（
在本博文中，我将会详细记录如何使用Python分析人体做了哪些动作。通过一系列的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成和进阶指南，我们将深度探讨这一主题。
### 环境配置
首先，要开展这个项目，我们需要配置Python环境及其依赖库。
```mermaid
mindmap
%%{init: {'theme': 'default'}}%%
root
环境配置
1.准备coco2017数据集coco格式标签edgeai-yolov5-yolo-pose（yolov7中的pose也是从这里改过去的，有一点不同）yolo-pose
创建coco_kpts文件夹#其中coco_kpts文件夹与edgeai-yolov5-yolo-pose处于同一目录下，格式如下：
edgeai-yolov5
│ README.md
│ ...
│
coco_k
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2024-07-08 12:02:30
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Speech Drives Templates: Co-Speech Gesture Synthesis with Learned Templates摘要1. 简介2. 相关工作3. 方法论3.1 用所学条件补充音频3.2 同语手势生成的评估4. 实验4.1 学习模板的回归4.2 与baselines相比4.3 模板空间可视化4.4 消融实验5 结论附录A：数据集的统计量附录B：额外定量分析结果
程序示例精选Python手势识别与追踪如需安装运行环境或远程调试，见文章底部微信名片，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对<<Python手势识别与追踪>>编写代码，代码整洁，规则，易读。 应用推荐首选。文章目录 一、所需工具软件
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2024-01-15 16:59:41
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首先，建立表：pgsql=# create table tab10(id integer);CREATE TABLEpgsql=# select 147525::regclass; regclass ---------- tab10(1 row)pgsql=# 查看此时的文件信息：[pgsql@localhost 16384]$ pwd/home/pgsql/DemoDir/base/16384[pgsql@localhost 16384]$ ls -l 147525-rw------- 1 pgsql pgsql 0 Jul 4 13:45 147525[pgsql@localhost 1.
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2013-07-05 09:40:00
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Why：为什么要使用ST-GCN？ST-GCN网络训练好之后要达到的效果就是：用户提供一段视频，网络会输出视频中人的动作分类。类似于上图中的视频，如何来识别视频中的人在做什么动作呢? 视频其实就是一帧一帧的图片拼接而成的，而传统处理图像识别的网络最常用的就是CNN（卷积神经网络），那ST-GCN是否跟CNN有关系呢？为什么要使用这个网络呢？可以从以下三点来理解：(1) 输入
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2024-01-08 11:20:07
223阅读
# 如何实现Python动作捕捉
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下实现Python动作捕捉的整体流程。我们可以使用下面的表格展示步骤：
```mermaid
gantt
title Python动作捕捉流程图
section 准备工作
下载模型数据 :done, des1, 2022-01-01, 2022-01-05
安装
原创
2024-04-25 06:24:07
123阅读
# Python动作录制：自动化与简化日常任务
在现代软件开发和自动化测试的环境中，动作录制（Action Recording）的概念逐渐受到欢迎。动作录制可以理解为在用户执行一系列操作时记录这些操作，并且能够通过代码自动重放这些操作。在本文中，我们将探索如何使用Python来实现简单的动作录制，并通过代码示例来加深理解。
## 什么是动作录制
动作录制的核心是将用户的输入和操作记录下来，然
原创
2024-08-28 06:05:57
122阅读
# 如何实现Python动作识别
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 前期准备
开发环境配置 --> 数据集准备 --> 模型选择 --> 训练模型
section 实现动作识别
数据预处理 --> 模型加载 --> 动作检测 --> 结果展示
```
## 每个步骤具体操作
原创
2024-04-28 04:33:59
100阅读
# 实现 Python 空动作的指南
在 Python 编程中，所谓的“空动作”通常是指一个函数或方法的实现不执行任何操作，也就是“空函数”。虽然这个概念看似简单，但在某些情况下，空动作函数能帮助我们在定义流程框架时保持代码的整洁性和可读性。本篇文章将教会你如何实现 Python 空动作，逐步引导你理解这个过程。
## 流程步骤
为了能清晰地展示实现 Python 空动作的流程，下面的表格总
# Python 动作识别：应用与实践
动作识别是计算机视觉和机器学习领域的一个重要任务，它涉及从视频或实时流中识别和分类动作。近年来，随着深度学习的发展，使用 Python 对动作进行识别已经成为一个热门话题。本篇文章将带你了解 Python 动作识别的基本概念、应用场景以及具体实现。
## 什么是动作识别？
动作识别是一种识别特定活动或动作的技术，它通常用于视频分析、智能监控、娱乐、体育
# Python 动作捕捉实现指南
## 引言
本文将指导您如何使用Python实现动作捕捉功能。动作捕捉是一种技术，通过使用传感器或摄像头来检测和跟踪人体的运动，从而捕捉和分析人体姿态和动作。在本文中，我们将使用Python中的OpenCV库来实现基于摄像头的动作捕捉。
## 流程图
以下是实现动作捕捉的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备摄像头]
原创
2023-10-19 16:25:48
304阅读
# Python 不做动作
Python 是一种广泛使用的编程语言，被认为是入门级语言和数据科学的首选语言。然而，某些情况下，Python 不会执行任何操作，而是保持静默。本文将探讨这些情况，并提供相应的代码示例。
## 1. 空代码块
在某些情况下，我们可能需要在程序中保留一个空的代码块。这可以用来占位或将来填充。在 Python 中，我们可以使用 `pass` 关键字来实现一个空的代码块
原创
2023-09-16 06:56:07
124阅读
(COMPUTER VISION)Today we are going to learn how to work with images to detect faces and to extract facial features such as the eyes, nose, mouth, etc. There’s a number of incredible things we can d
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2023-11-15 22:18:47
51阅读
X光透视长期以来似乎只是一种天马行空的幻想，但在过去的十年中，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的Dina Katabi教授领导的研究小组不断研究，让透视墙壁的想法不再那么遥远。最新项目“RF-Pose”使用人工智能教导无线设备从墙壁的另一端感知人们的姿势和动作。研究人员使用神经网络来分析无线电信号，从人身上反弹，然后创建一个动态的人体线图，比如走路，停顿，坐下并移动其四肢。该团
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2024-01-17 20:04:35
87阅读
思路：通过关键点的连线判断四肢的方向和位置（比如，手肘，肩膀，手腕，膝盖，脚踝，臀部等14个关键点）。（但是我觉得关键点的难度应该是在人体的姿势变化大，关键点不清晰和被遮挡等问题上） 摘要：姿势识别即关键点定位技术， a sequential architecture（序列化结构。把一个网络分成几个序列化的模块）组成卷积的网络，在特征图上进行一系列的操作。解决组合序列化的模块
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2023-09-06 10:05:12
186阅读
文章目录常用的快捷键软件安装：有用的小知识：小技巧 常用的快捷键1.建立选区：Ctrl + 回车 （用钢笔工具画完路径后直接按这个可建立相应的选区）2.选区反选：Shift+Ctrl+I3.取消选区：Ctrl+D4.填充前景色：Alt+Delete5.切换前景色和背景色：X6.移动图片（小手掌）：空格键7.后退一步：Alt+Ctrl+Z8.前进一步：Shift+Ctrl+Z9.全选图像：Ctrl
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2024-01-12 05:18:39
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