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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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
这是一个很有趣的问题。 我们是怎么判断一个动作的快慢的呢？ &nb
这个系列的博客主要介绍如何在Android设备上移植你训练的cv神经网络模型。主要过程如下： 1、使用Android Camera2 APIs获得摄像头实时预览的画面。 2、如果是对人脸图像进行处理，使用Android Camera2自带的Face类来对人脸检测，并完成在预览画面上画框将人脸框出、添加文字显示神经网络处理结果的功能。 3、使用Tensorflow Lite 将自己的训练得到的模型移
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2024-01-25 18:47:02
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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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【产品介绍】 Deepmotion是一家专注于使用AI技术进行动作捕捉和3D身体追踪的公司。自2014年成立以来，Deepmotion一直致力于让数字角色通过智能的动作技术变得栩栩如生。 Deepmotion提供了多种与动作数据相关的服务，其中最引人注目的是Animate 3D，这是一个可以让用户从视频中生成3D动画的在线平台。除此之外，Deepmoti
人脸检测+标注 利用Dlib官方训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定，利用 opencv 进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号；68点标注模型下载: https://github.com/davisking/dlib-models 或者http://dlib.net/files/shape_predictor_6
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2023-06-26 23:51:25
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一套光学动作捕捉系统由红外动作捕捉镜头、动作捕捉软件、反光标识点、POE交换机、和若干配件组成（如标定框和镜头固定装置等）。其本质是定位系统，通过计算分析，来获取与其相关的速度、加速度等多种运动学数据。动作捕捉镜头光学动作捕捉镜头是动作捕捉系统的核心，镜头的分辨率与视场角等数据决定了整个动作捕捉系统的动作捕捉效果与精度。以红外光为原理，通过多个镜头对特定标记点的观察定位来获取标记点的具体空间位置。
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2023-11-06 23:23:52
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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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官网软件下载：https://www.facewaretech.com/官网教程：http://support.facewaretech.com/官网素材下载：https://www.facewaretech.com/learn/free-assetsFaceware Analyzer + Faceware Retargeter（Maya）+ Unity真人面部动作 -- 动作数据 --
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2024-03-13 13:27:02
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人体动态捕捉是近年来计算机视觉和深度学习领域的重要研究方向。通过对人体运动的实时捕捉与分析，应用场景涵盖了娱乐、医疗、体育分析等多个领域。本文将深入探讨“人体动态捕捉深度学习实现”的过程，涵盖其背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
### 背景描述
随着深度学习技术的飞速发展，人体动态捕捉的精度与效率有了显著提升。利用深度学习模型，可以从二维图像中提取出人体的关节点，从而生
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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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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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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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、Eigenfaces人脸识别器：Eigenface也叫做“特征脸”，通过PCA（主要成分分析）方法将人脸数据转换到另外一种空间维度做相似性运算。在计算过程中，算法可以忽略一些无关紧要的数据，仅识别一些具有代表性的特征数据，最后根据这些特征识别人脸。（1）创建Eigenfaces人脸识别器：# num_components：可选参数，PCA方法中保留的分量个数，建议使用默认值。threshold
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2024-04-02 08:14:16
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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
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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