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P5Pose: 入门工具包，利用PoseNet和p5.js进行WebCam姿势识别探索

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简介：
P5Pose是一款基于p5.js和PoseNet的入门级工具包，旨在帮助用户轻松实现网络摄像头下的姿态识别功能。 P5 ML PoseNet入门套件该存储库使用特定工具显示网络摄像头图像，并用姿势检测框架和点标记进行处理。安装步骤包括克隆此仓库，在Visual Studio代码中安装所需扩展，然后在状态栏中点击“上线”按钮以启动PoseNet应用。该项目采用麻省理工学院许可证。

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  • P5Pose: 入门工具包，利用PoseNet和p5.js进行WebCam姿势识别探索
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    P5Pose是一款基于p5.js和PoseNet的入门级工具包，旨在帮助用户轻松实现网络摄像头下的姿态识别功能。 P5 ML PoseNet入门套件该存储库使用特定工具显示网络摄像头图像，并用姿势检测框架和点标记进行处理。安装步骤包括克隆此仓库，在Visual Studio代码中安装所需扩展，然后在状态栏中点击“上线”按钮以启动PoseNet应用。该项目采用麻省理工学院许可证。
     
  • DeepOF：利用DeepLabCut的姿势估计与表示学习进行行为识别的数据分析工具包
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    简介：DeepOF是一款基于DeepLabCut开发的行为识别数据分析工具包，它通过姿势估计和表示学习技术来提高动物或人类行为识别的准确性。 DeepOF是一个用于从自由移动动物的视频时间序列数据进行后处理的工具包。您可以使用此包来提取预定义的主题（例如时间段、攀爬行为以及基本社交互动）或将数据嵌入到感知序列的潜在空间中，以在无监督的情况下发现有意义的主题模式！这两种方法都可以在DeepOF包内实现，并且可以自动比较用户定义的不同实验组。 开始之前，请按照以下步骤进行安装和准备： 1. 打开终端（确保已安装Python 3.6以上版本）。 2. 输入命令：`pip install deepof` 接着，为您的项目创建一个文件夹，在该文件夹内至少包含两个子目录：“视频” 和 “表”。将您正在使用的原始数据或带有标签的视频存放在“视频” 文件夹中；而从DeepLabCut获得的所有跟踪表格（格式可以是.h5 或 .csv）则应放置在“表” 文件夹里。如果您不想自己使用DLC，也无需担心，因为一个兼容的小鼠预训练模型即将发布！ 项目结构示例如下： ``` my_project |-- Videos | |-- video1.mp4 # 示例视频文件 |-- Tables |-- tracking_data.h5 # 示例跟踪数据表格 ```
     
  • 利用C++和OpenCV进行手势识别.rar
    优质
    本资源为一个使用C++与OpenCV库实现的手势识别项目压缩包，包含源代码及详细文档。适用于计算机视觉与人工智能学习者深入理解手势识别技术。 本段落介绍了一种使用C++和OpenCV进行手势识别的方法。通过应用图像处理技术，可以捕捉并分析手部动作，进而实现与计算机的互动操作。这一过程涵盖了从视频流中提取帧、预处理（如灰度转换、高斯模糊）、背景减除以获取前景区域到轮廓检测等一系列步骤，并最终根据特定的手势定义来识别不同的手势指令。 文中详细描述了各个关键环节的技术细节，包括但不限于OpenCV库中的函数使用方法以及如何优化算法提高手部跟踪的准确性和稳定性。此外还讨论了一些实际应用中可能遇到的问题及其解决方案，为读者提供了一个较为完整的从理论到实践的学习路径。
     
  • TensorFlow初探：利用卷积网络进行手势识别
    优质
    本篇文章将带领读者入门TensorFlow，并通过构建卷积神经网络模型实现基本的手势识别功能，适用于对深度学习感兴趣的技术爱好者。 在TensorFlow框架下构建并训练一个简单的3层卷积神经网络来解决分类问题。
     
  • Poster-P5：利用P5.js探索Processing，打造当今最炫酷的世代海报
    优质
    本作品使用P5.js在Processing环境中创作，旨在通过创新编程技术展现独特的视觉艺术效果，打造最具时代感的数字海报。 海报-p5 通过p5.js使用Processing，这是有史以来最酷的世代海报操作。
     
  • 利用Python进行手势识别实现
    优质
    本项目运用Python编程语言开发了一套手势识别系统，通过机器学习算法分析手部姿态数据，实现对多种手势的精准辨识与响应。 这段代码借鉴了GitHub上的一个开源项目，并在此基础上进行了一些修改和完善，实现了手指指尖的检测功能，并能够在Windows系统下通过手指数目来模拟键盘操作。以下是带有详细注释的源程序： 环境要求：python3.6+opencv3.4.0 ```python import cv2 import numpy as np import copy import math import win32api import win32con # 参考代码进行了修改和补充，使其能够实现手指指尖检测，并在Windows系统下通过手指数目模拟键盘操作。 ``` 注释说明将直接嵌入到源程序中以帮助理解每个部分的功能。
     
  • 利用OpenCV和MediaPipe进行手势识别（包括数字及石头剪刀布等手势）
    优质
    本项目采用OpenCV与MediaPipe库实现手势识别功能，涵盖从0到9的手势以及经典游戏“石头、剪刀、布”的动作识别。 基于OpenCV+MediaPipe的手势识别系统能够区分左右手，并定义了15种手势。用户可以根据需要自行增加新的手势类型。该系统支持数字、石头剪刀布等多种手势的识别。
     
  • 人体姿势识别
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    人体姿势识别是指利用计算机视觉技术分析图像或视频中的个体姿态和动作的技术。该领域广泛应用于安全监控、虚拟现实及运动医学等领域，旨在准确捕捉并解析人类身体语言，为智能交互提供重要信息支持。 人体姿态识别是利用计算机视觉技术来理解图片或视频中人物的身体动作与姿势的一种方法。这项技术通过定位并确定人体各部位的坐标（如头部、四肢）以实现对人的运动状态的理解。 CVPR会议在2017年发布了一篇关于实时多人人体姿态估计的重要论文，该算法受到深度学习爱好者的广泛关注和研究兴趣。文中提出的“Top-down Approach”方法首先采用人体检测技术定位图像中的每个人，并随后单独估算每个个体的姿态。“Parts Detection + Parts Association”的具体实现方式包括识别关键点（如眼睛、耳朵等）以及通过某种关联机制将这些点组合成完整的人体姿态。 该论文还引入了“Part Affinity Fields”这一概念，用以更精确地连接各个身体部位。由于人体运动时可能会出现遮挡现象，“Part Affinity Fields”的使用有助于算法推断出被遮挡的部位位置，从而提高姿态估计准确性。 此外，研究强调了实时性的需求：该方法能够在无跟踪的情况下逐帧处理动态场景中的人体姿态识别，并在保证精度的同时实现高速度的数据处理。这表明其不仅适用于学术研究，也具有潜在的实际应用价值。 值得一提的是，这项研究成果得到了卡内基梅隆大学的支持和贡献；其中一位作者曹哲是Facebook人工智能研究所的实习生，体现了该领域理论与实践相结合的趋势。 对于深度学习的研究者而言，这篇论文展示了如何将卷积神经网络（CNN）应用于关键点检测、递归神经网络（RNN）用于时间序列数据处理等多个知识点的实际应用。此外，它还涉及到模型训练和后处理等技术层面的内容。 综上所述，这项研究揭示了人体姿态识别领域的未来方向，如关键点定位、部位亲和力预测以及实时性要求等方面，并为深度学习在计算机视觉领域的发展提供了新的思路与实践案例。