参考： 在 Python 中使用机器学习进行人体姿势估计姿态检测是计算机视觉领域的一个活跃研究领域。 什么是姿态估计？姿态估计是一种跟踪人或物体运动的计算机视觉技术。这通常通过查找给定对象的关键点位置来执行。基于这些关键点，我们可以比较各种动作和姿势并得出见解。姿态估计在增强现实、动画、游戏和机器人领域得到了积极的应用。目前有几种模型可以执行姿态估计。下面给出了一些姿势估计的方
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2023-12-28 05:08:55
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OpenPose是一个利用OpenCV和Caffe并以C++写成的开源库，用来实现多线程的多人关键点实时检测，作者包括Gines Hidalgo,Zhe Cao,Tomas Simon,Shih-En Wei,Hanbyul Joo以及Yaser Sheikh。即将加入（但是已经实现！）身体+手势+人脸估计展示: 尽管该库使用了Caffe,但是代码还是很容易向其他框架（如Tensorflow 或者
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2024-05-31 11:57:34
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下载源码后首先看一下作者写的md文档里面有相关的代码介绍以及怎样去使用它，我建议最好是新建一个虚拟环境（我在之前的环境修改后十分伤心） 先是新建虚拟环境：conda create -n 环境名 python=（版本） 我使用的是3.6的版本查看环境： conda env list切换为新建的环境： act
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2023-10-19 17:26:00
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研究背景人脸关键点检测，在很多人脸相关的任务中，属于基础模块，很关键。比如人脸识别、人脸验证、人脸编辑等等。想做人脸相关的更深层次的应用， 人脸关键点是绕不过去的点 。正是因为它是一个基础模块，所以对速度很敏感，不能太耗时，否则影响了系统整体的效率。所以对人脸关键点检测的要求是，又准又快。研究问题人脸关键点目前存在的问题(不能又准又快)的原因如下：1. 局部变化：表情、局部特殊光照、部分
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2023-11-30 17:12:26
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class Human: """ body_parts: list of B
原创
2022-08-18 17:50:57
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论文提出了一种openpose人体关键点算法的改进策略。由于官方的coco数据集中存在下面的问题，图片之后的人体区域没有关键点的标注遮挡情况下的人体区域没有关键点的标注有些可见的关键点区域没有进行相应的关键点标注可以忽略的区域的mask标注缺失实验证明使用修正过的数据进行训练可以加速训练的收敛，并且提升模型的精度。原始COCO数据集的关键点根据关键点生成的PAF使用openpose检测
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2023-08-08 17:02:31
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1、概述上一讲我们将训练的代码跑起来了，这一讲开始真正的来分析源码了。看代码的时候要结合论文看，才能看懂。2、计算网络的输入输出大小打开train.py文件，从main函数开始看，if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(description='Training codes for Openpose using
在计算机视觉中，人体姿态估计（关键点检测）是一个很常见的问题，在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，本文要使用的检测方法就是基于OpenPose的人体姿态估计方法。一、OpenPose简介OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络（CNN）和监督学习（SL）并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估
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2024-05-29 08:43:00
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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
人体姿势估计 (HPE)是一项计算机视觉任务，它通过估计给定帧/视频中的主要关键点（例如眼睛、耳朵、手和腿）来检测人体姿势。图6-1显示了人体姿态估计的一个例子。 图 6-1 HPE示例人体姿势检测有助于跟踪人体部位和关节。在人体中识别的一些关键点是手臂、腿、眼睛、耳朵、鼻子等，它们可以帮助我们跟踪运动。HPE 主要广泛应用于机器人、理解人类活动和行为、运动分析等领域。深度学习概念
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2023-09-27 13:17:40
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#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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基于深度神经网络的人体姿态估计算法——DeepPose 文章目录基于深度神经网络的人体姿态估计算法——DeepPose参考简介关键点坐标的表示方式网络结构Initial StageCascade实现总结 参考DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks简介Attention 1. 在本文中，人姿态估计=关键点检测=人体骨骼点检测；
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2024-03-07 19:26:35
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作者 | 小书童 编辑 | 集智书童 许多新兴智能物联网应用对轻量级多人姿势估计的需求越来越大。然而，现有算法往往具有较大的模型尺寸和密集的计算需求，使得它们不适合实时应用和在资源受限的硬件上部署。轻量级和实时的方法非常罕见，更多都是以低的精度为代价。在本文中提出了EfficientHRNet，这是一个轻量级多人人体姿势估计器，能够在资源受限的设备上实时执行。通过将模型缩放的最新进展与
可以基于人脸姿态估计，延伸到3D其他目标的姿态估计人脸姿态估计，即如何通过图像中2D人脸关键点计算出头部姿态角，具体就是计算出俯仰角(pitch)，偏航角(yaw)和翻滚角(roll)； 计算姿态需要的若干数据：1,2D关键点坐标首先，你需要拿到2D人脸关键点坐标，通过dlib的人脸关键点检测器可以很容易的计算出人脸68个关键点的位置（https://www.le
# PyTorch的人体姿态检测
人体姿态检测是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在确定一幅图像中各个关节的位置。近年来，随着深度学习的进步，基于卷积神经网络（CNN）的方法在姿态检测任务中取得了重大突破。接下来，我们将介绍如何使用PyTorch实现简单的人体姿态检测模型，并附带示例代码。
## 1. 人体姿态检测的基本概念
人体姿态检测的目标是从二维或三维图像中估计出人体的关节位置。常用的应
小白的学习时间已经开始，请兄弟们往下看1.新建一个lowerbodyRecognition.py文件 2.使用命令 pip install opencv-python 下载cv2库3.导入cv2库，使用import cv24.找到视频素材路径并复制到项目中，素材路径在cv2库中的data文件夹里面，然后读取视频的路径并赋予变量找到类型器的路径并且复制到项目中，导入识别人体下半身的类型器使用whil
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2024-05-15 14:11:38
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# PyTorch 人体姿态检测 Demo
随着计算机视觉技术的迅速发展，人体姿态检测（Human Pose Estimation）成为了深入研究的热门领域之一。人体姿态检测的目标是确定图像中人体的关键点位置，例如头部、手肘和膝盖等。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个简单的人体姿态检测模型，并附上代码示例。
## 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了 PyTorch 和一些必要
pycharm是一个很好用的软件，刚开始我们必须要配置相应的环境，当然你使用我主页里那篇模型训练的环境也可以，在
原创
2024-08-08 15:03:48
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使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别--检测眼睛，鼻子，嘴唇和下巴前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别，本期我们就来更细的来了解一下人脸识别的内容如下图，dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点，从图片可以看出，人脸识别主要是识别：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人脸下颚边框，每个人脸的部位都有不同的数据标签从1-68当我们识别出人脸的这68个点，
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2024-02-24 14:10:15
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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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