一、概述OpenPose最开始由卡内基梅隆大学提出，其主要基于先后发表的几篇文章中提出的模型中进行实现： CVPR 2016： Convolutional Pose Machine（CPM） CVPR2017 ： realtime multi-person pose estimation CVPR2017 ： Hand Keypoint Detection in Single Images usi
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2024-05-23 16:39:57
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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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在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2023-12-14 11:15:34
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在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2024-01-09 19:47:47
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姿态评估技术与框架姿态评估(Pose estimation)是计算机视觉的研究热点之一，姿态评估的算法应用主要可以分为两部完成，第一步是对象检测，对象区域的定位与查找，截取图像ROI，第二步是根据对象检测定位截取ROI区域作为输入，完成姿态评估与预测。当前主要用于姿态评估的深度学习网络框架有以下几种：OpenPose框架是一个开源的姿态评估算法框架，支持多任姿态评估，可以实现实时的人体对象检测、身
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2024-06-04 04:47:32
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class Human: """ body_parts: list of B
原创
2022-08-18 17:50:57
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# 使用OpenPose进行Python姿态检测的完整指南
## 1. 概述
OpenPose是一个强大的实时多人姿态检测库，它可以帮助识别单个人或多个人的姿态。通过这个指南，你将学习如何在Python中实现OpenPose姿态检测。我们将分步骤进行，确保你理解每一步的意义。
## 2. 流程概述
以下是实现OpenPose Python姿态检测的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-10-13 06:53:58
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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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
不同模型在COCO数据集上的性能对比
Results on COCO val2017 with detector having human AP of 56.4 on COCO val2017
Results on MPII val set
从上面几个表中不难总结出以下结论大模型在MPII上PCK为90左右，在COCO上AP为75左右小模型在
在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2024-01-25 17:06:54
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Ubuntu18.04 人体姿态检测算法OpenPose环境配置Ubuntu18.04 人体姿态检测算法OpenPose环境配置资源的准备Caffe搭建OpenPose编译 Ubuntu18.04 人体姿态检测算法OpenPose环境配置最近项目中需要实现一个人体姿态检测算法的需求，GitHub中也有Pytorch版本的OpenPose但是跑起视频来惨不忍睹，只有2-3FPS；于是就考虑使用CM
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2024-03-25 15:43:53
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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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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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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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一、姿势估计概述1、概述头部是如何相对于相机倾斜的。例如，在虚拟现实应用程序中，可以使用头部的姿势来渲染场景的右视图。在驾驶员辅助系统中，在车辆中观察驾驶员面部的摄像头可以使用头部姿势估计来查看驾驶员是否正在注意道路。当然，人们可以使用基于头部姿势的手势来控制免提应用程序/游戏。例如，从左到右偏头可能表示“否”。2、姿态估计物体的姿态是指它相对于相机的相对方向和位置。您可以通过相对于相机移动对象或
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2024-04-10 18:53:25
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# 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
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
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
# 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
