OpenCV官方有一个面向python的文档OpenCV-PythonTutorials：我根据此文档进行了实践学习，结合自己经验简单记录一下笔记。(续)4、Image Processing inOpenCV4.1ChangingColorspaces转换颜色空间算是极其常用的操作了。不用说，cvtColor()。相关参数：COLOR_BGR2GRAY、COLOR_BGR2HSV等。注意这里不用
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2024-08-02 11:02:08
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六种人体姿态估计的深度学习模型和代码总结姿态估计的目标是在RGB图像或视频中描绘出人体的形状，这是一种多方面任务，其中包含了目标检测、姿态估计、分割等等。有些需要在非水平表面进行定位的应用可能也会用到姿态估计，例如图形、增强现实或者人机交互。姿态估计同样包含许多基于3D物体的辨认。在这篇文章中，Model Zoo的作者汇总了几种开源的深度学习模型以及针对姿态估计的代码，论智对其进行了编译，如有遗漏
目录写在前面：1、准备工作：环境准备：源码下载：2、编译3、测试：测试视频：测试图片： 写在前面：OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）开发的开源库。代码开源已经有相当一段时间了，各位博主博客的经验也很丰富，但由于版本关系，新版本的部署方式和之前有些不同。本文仅记录win7 下编译配置过程。参考：【OpenPose-Windows】OpenPose+VS
# 人体姿势识别 python
在现代科技发展的今天，人体姿势识别技术越来越受到关注。通过对人体姿势的识别，可以实现许多应用，比如健康监测、运动训练、动作捕捉等。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和一些常见的库来实现人体姿势识别。
## OpenPose
OpenPose 是一个开源的人体姿势估计库，它可以检测人体的关键点并生成人体姿势。在 Python 中，我们可以使用 `pyo
原创
2024-03-09 06:51:54
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OpenNI简介OpenNI (开放自然交互)是一个多语言，跨平台的框架，利用符合OpenNI标准的API进行编程，可以使我们与传感器和中间层的具体实现细节相脱离，同时OpenNI也允许我们获取和控制传感器层的数据。OpenNI的中间件层是实现人体姿态的算法层，目前PrimeSense的NITE(Nature Interacte tecnoligy for End-User)提供了OpenNI标准
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2024-03-08 21:25:20
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一．整体介绍
项目大概从17年的5月份开始，那时候招了一个团队来做。两个大二的，三个大一的。后来慢慢摸索。暑假过后就没有人在项目组了。后来暑假重新找到了人重新开始。项目的整体目的是完成机器人识别人体姿态从而达到跟随或者是完成特定功能的效果。整体分为两个部分，一部分是完成turtlebot2机器人的环境搭建并且在从turtlebot2机器人上的奥比中光相机得到深度图，
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2024-01-08 21:56:19
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# iOS 人体姿势识别入门指南
当今，人体姿势识别技术在多个领域都有着广泛的应用，从运动分析到健康监测，都是这个技术的重要应用场景。然而，对于刚入行的小白来说，要实现这一功能可能会感到迷茫。本文将为你提供一份详细的步骤指南，帮助你在 iOS 上实现人体姿势识别。
## 整体流程
以下是实现 iOS 人体姿势识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
#作者：韦访 ------韦访 201905301、概述上一讲，我们将人体姿态检测的代码玩起来了，但是还不知道它是个什么鬼，为何那么牛逼。都9102年了，总不能还像以前一样跑起来了就完事了，都一百多斤的人了，总得成熟点了，那么，这一讲，来说说它的原理。原始论文（Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields.
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2024-05-23 22:42:43
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注：B站有相应视频，点击此链接即可跳转观看https://www.bilibili.com/video/BV1hb4y117mu/第1节：人体姿态估计的基本概念1.1含义人体姿态估计的任务是确定图像人体关键点位置坐标，通常包括17个关键点，如图1-1所示。图 1-1 人体姿态估计效果展示作为计算机视觉技术的重点领域，人体姿态估计在电影和动画、虚拟现实、人机交互、视频监控、医疗康复、自动驾驶、运动分
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2024-01-15 15:58:27
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通过一个偶然机会，我了解到了人体姿态解算，在学习K210之余，我便想着通过opencv实现这个功能，查找了很多资料，发现可以利用opencv+openpose实现，接着我又开始找一些资料，在pycharm上部署。 文章目录前言一、环境配置二、使用步骤1.导入文件2.具体代码3.效果展示三、效果优化1.具体代码2.效果展示总结 前言人体姿态估计的一个有趣应用是 CGI（computer graphi
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2024-03-20 10:16:15
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文章目录写在最前轮廓发现算法边缘检测写在最后 写在最前我的意思不是说你长得很胖，emmmm，而是你的轮廓很大。 ——五星上将詹姆斯下士如是说果然有图没图，理解是不一样的，这就体现了计算机视觉的重要性，2333 上一节最后，我们说过这一次我们就将会讲解真正的OpenCV图像轮廓有关知识。轮廓发现的具体实现有多种方式，不过其实其使用在OpenCV中的使用并不困难，不过想用好还需要多点基础知识。所以这
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2024-01-31 15:57:06
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1.研究背景与意义随着科技的不断发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如安全监控、人脸支付、人脸解锁等。然而，传统的人脸识别技术存在一些局限性，例如对于静态图片的识别效果较好，但对于动态视频中的人脸识别则存在一定的挑战。为了解决这个问题，基于OpenCV的组合动作常规摄像头人脸活体检测识别系统应运而生。首先，我们需要了解什么是活体检测。活体检测是指通过检测人脸的生物特征和行为特征，判断其是
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2024-06-27 13:57:25
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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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在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的
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2023-12-27 15:22:09
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Demo代码简单介绍项目利用face_recognition模块实现 人脸分辨识别 因为这篇文章主要介绍优化速度所以会以代码片段讲解方法 结尾会放出全部代码 注意以下代码需要一点点opencv的基础 但不多def face_detector(img, target):
start = time.time()
# 人脸检测结果
faceLocList = face_reco
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2024-08-07 10:46:51
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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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整体介绍 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 一个 Tens
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2024-09-19 16:28:10
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人体姿态估计可以细分成四个任务：单人姿态估计 (Single-Person Skeleton Estimation)多人姿态估计 (Multi-person Pose Estimation)人体姿态跟踪 (Video Pose Tracking)3D人体姿态估计 (3D Skeleton Estimation)。单人姿态估计: 输入是切割出来的单个行人，然后再找出行人的关键点，使用的方法
参考博文：人体姿态项目的一个https://learnopencv/deep-learning-based-human-pose-estimation-using-opencv-cpp-python/参考github连接：https://github/spmallick/learnopencv/tree/master/OpenPose本项目实现：1.single 单人图像的姿态
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2024-03-14 09:12:05
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1.1 Haar特征分类器介绍Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。Haar特征分类器存放目录：D:\wsbSoft\Anaconda3\envs\tensorflow\Library\etc\haarcascades，根据命名就可以很快知道各个分类器的用途1.2 detectMultiScale函数详解cvHaarD
