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Unity插件:计算机视觉示例

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  •      文件类型:UNITYPACKAGE


简介:
本插件提供一系列基于Unity的计算机视觉示例,涵盖图像识别、物体跟踪和人脸识别等功能,适用于开发者学习与应用。 这是深度传感器示例(包括“Azure Kinect和Femto Bolt示例”、“Kinect-v2示例”等)进化过程中的下一步。不过,这个资产不是使用深度传感器作为输入,而是采用普通的网络摄像头或视频录制,并通过AI模型提供诸如深度估计、人体跟踪及物体跟踪等功能的流处理。该包包含超过30个演示场景。 角色演示场景展示了如何在项目中利用用户控制的角色;手势演示则介绍了离散和连续手势的应用方法;试衣间演示说明了如何将用户的实际身体与虚拟模特结合或融合,而背景移除演示则讲解了如何展示用户的轮廓于虚拟背景之上。所有这些场景的简要介绍都可在相关文档中查阅。 此包适用于普通网络摄像头及Unity视频播放器中的视频片段,并且可以在包括免费版、Plus版和专业版在内的所有版本的Unity中使用。

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客服
客服
  • Unity
    优质
    本插件提供一系列基于Unity的计算机视觉示例,涵盖图像识别、物体跟踪和人脸识别等功能,适用于开发者学习与应用。 这是深度传感器示例(包括“Azure Kinect和Femto Bolt示例”、“Kinect-v2示例”等)进化过程中的下一步。不过,这个资产不是使用深度传感器作为输入,而是采用普通的网络摄像头或视频录制,并通过AI模型提供诸如深度估计、人体跟踪及物体跟踪等功能的流处理。该包包含超过30个演示场景。 角色演示场景展示了如何在项目中利用用户控制的角色;手势演示则介绍了离散和连续手势的应用方法;试衣间演示说明了如何将用户的实际身体与虚拟模特结合或融合,而背景移除演示则讲解了如何展示用户的轮廓于虚拟背景之上。所有这些场景的简要介绍都可在相关文档中查阅。 此包适用于普通网络摄像头及Unity视频播放器中的视频片段,并且可以在包括免费版、Plus版和专业版在内的所有版本的Unity中使用。
  • 优质
    计算机视觉与机器视觉是人工智能领域的重要分支,专注于赋予机器像人类一样的视觉感知能力。通过图像和视频分析,实现物体识别、场景理解等功能,在自动驾驶、安全监控等领域有广泛应用。 机器视觉的导论性教材主要介绍该领域的理论基础、基本方法和实用算法。
  • 文稿
    优质
    本演示文稿深入探讨了计算机视觉的基本原理与最新进展,涵盖图像处理、模式识别及深度学习技术在视觉数据分析中的应用。 计算机视觉计算机视觉计算机视觉计算机视觉计算机视觉计算机视觉
  • 项目——聚焦
    优质
    本项目专注于计算机视觉领域,探索图像和视频处理技术,致力于提升机器理解、分析及应用视觉信息的能力,推动智能识别与监控系统的发展。 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 项目-项目-...
  • 优质
    计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”世界中图像与视频内容的学科,涉及模式识别、机器学习及深度学习等技术,在自动驾驶、医疗影像分析等多个领域有着广泛应用。 计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支,它涵盖了图像处理、机器学习和深度学习等多个技术方向,致力于让计算机系统理解和解析现实世界的视觉信息。本存储库提供的资料着重于介绍和解决计算机视觉相关的问题,并通过Jupyter Notebook的形式,使得学习者能够直观地理解和实践这些技术。 在计算机视觉中,图像捕获是第一步,这通常由摄像头或其他图像传感器完成。随后的预处理步骤包括灰度化、直方图均衡化、去噪等操作以提高后续分析的准确性和效率。接下来的关键环节是特征提取,如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)等算法用于识别图像中的关键点和描述符。 深度学习在计算机视觉中占据了核心地位,尤其是卷积神经网络(CNNs)。通过多层的卷积和池化操作,CNN能够自动学习到有效的图像特征表示,并实现物体识别、图像分类、目标检测等功能。VGG、ResNet、Inception以及EfficientNet等模型是广泛使用的深度学习架构;同时,在处理序列数据如视频时,循环神经网络(RNNs) 和长短期记忆网络(LSTM) 也扮演着重要角色。 在计算机视觉中,语义分割和实例分割是非常重要的任务。前者将图像划分为多个类别区域,而后者则进一步区分同一类别的不同对象;Mask R-CNN是一个著名的框架,在目标检测与像素级别分割上同时进行操作并取得良好效果。 另外一类问题被称为姿态估计,它涉及到识别和理解物体或人在图像中的姿势。例如OpenPose库提供了一种实时多人姿态估计的解决方案,并可应用于运动分析、人机交互等多种场景中。 在Jupyter Notebook环境中,学习者可以逐步探索这些概念,从导入必要的库和数据集到训练模型、调整超参数以及评估结果可视化等多方面进行实践操作。这为初学者及研究人员提供了一个互动式的平台以加深理解并提升技能水平。 无论对图像分类、目标检测、语义分割还是姿态估计感兴趣的个人来说,“computer-vision”存储库都可能涵盖从基础的图像处理技术到高级深度学习模型的应用,旨在帮助用户掌握计算机视觉的核心原理,并通过实践操作来提高相关能力。
  • 文稿(PPT)
    优质
    本演示文稿深入探讨了计算机视觉的基本原理和技术应用,涵盖图像处理、模式识别及深度学习等领域,旨在为观众呈现该领域的最新进展与挑战。 计算机视觉(Computer Vision)是清华大学的一份PPT讲义。
  • Unity 状态
    优质
    Unity视觉状态机是一种用于管理游戏角色或对象在不同行为模式之间切换的系统,通过图形界面简化复杂的状态逻辑编程。 一个包含状态机逻辑以及状态机可视化界面的Unity包。
  • 讲解
    优质
    本课程深入浅出地介绍计算机视觉与机器视觉的基础理论和技术应用,涵盖图像处理、特征提取及识别等多个方面,旨在帮助学员掌握相关技术并应用于实际场景中。 计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科。“看”不仅意味着捕捉图像,更重要的是理解并解释这些图像内容的能力。其目标是从二维图像中恢复出三维信息,并生成语义化的描述。 这项技术的重要性体现在几个方面:首先,它有助于实现真正的人工智能;其次,它是信息科学领域中的重大挑战之一;最后,计算机视觉的发展将极大促进自然人机交互方式的进步。 计算机视觉的应用实例包括异常行为检测、步态识别、图像配准与融合和三维重建等。该技术不仅与其他学科如模式识别和人工智能密切相关,还通过心理物理学的研究成果来理解人类的视觉系统,进而建立更有效的模型。 Marr提出的视觉计算理论框架将视觉研究分为三个层次(计算理论层、表达算法层以及硬件实现层)及三个阶段(低级视知觉、中级视知觉与高级认知),这一结构为计算机视觉领域提供了重要的指导思路。尽管该框架存在一定的局限性,但它在过去几十年间对推动相关技术的发展起到了关键作用。 综上所述,计算机视觉不仅是一门深奥的技术科学,并且在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。随着科技的进步,它将在更多领域发挥重要作用。
  • 3D
    优质
    简介:3D计算机视觉是利用计算机算法解析和理解三维世界中的图像信息,涵盖深度感知、物体识别及场景重建等领域,为机器人导航、自动驾驶等提供关键技术支持。 《3D Computer Vision》是一本关于数字图像处理的外文书籍。这本书深入探讨了计算机视觉领域中的三维技术,并提供了丰富的理论知识与实践案例。书中内容涵盖了从基础概念到高级算法的应用,非常适合对该领域的研究者及从业者阅读学习。
  • OpenCVSharp在C#中的库 - .pdf
    优质
    本PDF文档深入介绍并讲解了如何使用OpenCVSharp这一强大的C#库进行计算机视觉开发。通过丰富的示例和教程,读者可以学会图像处理、特征检测及机器学习等关键技能。 《C#计算机视觉库OpenCVSharp》是一本关于使用C#进行计算机视觉开发的资料,其中包含了如何利用OpenCVSharp这一库来实现各种图像处理与分析任务的内容。这本书或文档详细介绍了OpenCVSharp的功能及其在实际项目中的应用方法,并提供了多个示例代码帮助读者更好地理解和掌握相关技术。 对于希望深入了解和学习基于C#语言下的计算机视觉编程的开发者来说,这是一份非常有价值的参考资料。它不仅能够引导初学者入门,也适合有一定基础的技术人员深入研究复杂的应用场景和技术细节。