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实时多人关键点检测库OpenPose 1.7.0(支持身体、面部、手和脚估算)

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简介:
简介:OpenPose 1.7.0是一款先进的实时多人关键点检测软件库,能够准确地进行人体姿态估计、面部表情分析以及对手部和足部动作的细致捕捉。 OpenPose 是首个实现实时多人系统,在单幅图像上联合检测人体、手部、面部及足部关键点(共计135个关键点)。其主要功能包括: - 2D实时多人关键点检测:支持15、18或25个人体/脚部关键点的估计,包含6个脚部关键点。无论检测到的人数如何,运行时间保持不变。 - 手部关键点估计:提供每只手21个关键点(总计42个)的识别能力,并且运行时间会根据检测到的手的数量变化。 - 人脸关键点估计:可以进行70个人脸关键点的定位。同样地,该功能的执行速度也会受到被检人数的影响。 此外,OpenPose 还具备3D实时单人关键点检测的能力: - 利用多个单一视图实现3D三角测量。 - 支持Flir相机同步处理,并兼容Flir和Point Grey等型号的摄像设备。 - 提供校准工具箱,能够评估镜头失真、内部与外部参数。 其他输入形式包括图像、视频流或网络摄像头信号。系统也支持自定义输入源(如深度传感器)的集成。 输出方面,OpenPose 能够将基础图像和关键点信息以多种格式保存下来: - 图像文件:PNG, JPG等。 - 视频文件:AVI等 - 数据结构化存储:JSON, XML, YML等。

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客服
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  • OpenPose 1.7.0
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    简介:OpenPose 1.7.0是一款先进的实时多人关键点检测软件库,能够准确地进行人体姿态估计、面部表情分析以及对手部和足部动作的细致捕捉。 OpenPose 是首个实现实时多人系统,在单幅图像上联合检测人体、手部、面部及足部关键点(共计135个关键点)。其主要功能包括: - 2D实时多人关键点检测:支持15、18或25个人体/脚部关键点的估计,包含6个脚部关键点。无论检测到的人数如何,运行时间保持不变。 - 手部关键点估计:提供每只手21个关键点(总计42个)的识别能力,并且运行时间会根据检测到的手的数量变化。 - 人脸关键点估计:可以进行70个人脸关键点的定位。同样地,该功能的执行速度也会受到被检人数的影响。 此外,OpenPose 还具备3D实时单人关键点检测的能力: - 利用多个单一视图实现3D三角测量。 - 支持Flir相机同步处理,并兼容Flir和Point Grey等型号的摄像设备。 - 提供校准工具箱,能够评估镜头失真、内部与外部参数。 其他输入形式包括图像、视频流或网络摄像头信号。系统也支持自定义输入源(如深度传感器)的集成。 输出方面,OpenPose 能够将基础图像和关键点信息以多种格式保存下来: - 图像文件:PNG, JPG等。 - 视频文件:AVI等 - 数据结构化存储:JSON, XML, YML等。
  • 利用Python、OpenCVOpenPose进行姿态计(
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与OpenPose库,实现对人体姿态的关键点检测,精准捕捉并分析人体动作。 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个热门研究课题,旨在识别并定位图像或视频中的人体关键点,例如头部、手部及脚部位置。 以下是使用Python语言结合OpenCV以及开源库OpenPose来实现这一目标的相关资源概述: 1. **OpenPose库**:该项目由卡内基梅隆大学开发,并且是完全开放源代码的。它利用卷积神经网络(CNN)和监督学习技术,基于Caffe框架构建而成。此工具具备出色的能力来进行单人及多人姿态估计工作,在人体动作、面部表情以及手指活动等领域的实时二维姿态识别方面表现出色。 2. **Python**:作为一种高级编程语言,Python因其简洁明了的语法而被广泛应用于快速开发和原型设计领域内。在处理人体姿态估计项目时,该语言常用于编写调用OpenPose库所需脚本,并负责相关数据管理任务。 3. **OpenCV**:这是一个开源计算机视觉与机器学习软件包,包含了大量的图像处理、视频分析以及物体检测等算法模块。于进行人体姿态估计而言,它能够支持对输入图片执行预处理或后期加工操作(如转化为灰度图),从而辅助实现更加精准的姿态识别效果。
  • Android姿势计)含源码 版本.txt
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    本项目提供Android平台的手部关键点实时检测源码,用于实现手部姿势估计,适用于手势识别、虚拟现实等领域。 Android实现手部关键点检测(手部姿势估计)包含源码 可实时进行手部关键点的检测: 1. 手部关键点数据集。 2. 使用YOLOv5的手部检测方法,包括训练代码和数据集。 3. 用Pytorch实现的手部关键点检测(手部姿势估计),提供训练代码及数据集。 4. Android平台上进行手部关键点的实时检测,附带源码。
  • Python-PyTorch中现的姿态OpenPose
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    本项目基于Python与PyTorch框架实现了人体关键点检测算法OpenPose,专注于手部及全身姿态估计,适用于动作识别、人机交互等领域。 PyTorch实现的OpenPose包括手部和身体姿态估计。
  • 姿态计().rar
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    本资源为“人体姿态估计(关键点检测)”,内含相关算法、模型及应用介绍,适用于研究与开发人员学习和实践。 使用Python OpenCV和OpenPose可以实现人体姿态估计。
  • C++现的姿势计)含源码 版本.txt
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    这段资料提供了一个使用C++编写的实时手部关键点检测程序的源代码。该项目能够准确地在视频流中定位和追踪手部的主要骨骼节点,实现对手势或手部动作的有效识别与分析。 C++实现手部关键点检测(手部姿势估计),支持实时检测,并包含源代码。
  • PyTorch-OpenPose:基于PyTorch的姿态
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    简介:PyTorch-OpenPose是一款利用PyTorch框架开发的身体和手部关键点检测工具,适用于实时人体姿态估计,支持多种应用场景。 pytorch-openpose 的 PyTorch 实施包括身体和手姿态估计,并且该模型直接从转换后的 caffemodel 导入。如果您感兴趣的话,也可以用相同的方法实现人脸关键点检测。请注意,人脸关键点检测器是基于 Simon 等人于 2017 年的研究成果开发的。OpenPose 使用身体姿势估计算法的结果来定位手部,请参考相关代码。 在本段落中提到的一个重要细节:为了将关键点检测应用于实际场景,我们需要一种生成边界框的方法。我们直接使用了 [29] 和 [4] 中提供的身体姿态估计模型,并通过手腕位置进行进一步的手部识别处理。
  • 基于Openpose-pytorch的姿态识别开源项目
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    本项目采用Openpose-pytorch框架,致力于提供高效准确的人体姿态检测和关键点识别解决方案,支持多种应用场景。 项目文件结构如下: - `image` - 测试图像 - `model` - 已训练好的模型权重 - `notebooks` - 原理笔记 - `src` - 算法源码 - `demo.py` - 测试图像的示例程序 - `demo_camera.py` - 用于测试摄像头的程序 - `demo_video.py` - 测试视频的程序 OpenPose在人体关键点(即骨架)提取和识别方面非常有效,可以在此基础上进行其他场景检测或功能开发。
  • 一种改良的
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    本研究提出了一种改进的人体关键点检测算法,通过优化现有模型结构和引入新的损失函数,显著提升了复杂场景下的精度与鲁棒性。 为了提高人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性,本段落提出了一种改进的人体关键点检测算法。该方法结合了Mobilenetv2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块来加速特征提取过程,并使用精炼网络进行多尺度人体关键点预测。通过融合网络整合多个尺度的预测结果,最终得到准确的关键点检测结果。 实验结果显示,在减少模型参数和浮点运算量的情况下,该算法相较于传统的CPM算法仅在PCKh@05指标上下降了0.1个百分点,证明其具有较高的检测精度和较好的实时性。
  • Android Demo:.zip
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    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo,包含人脸关键点识别功能,适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测(包括5个人脸关键点)以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测,还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。