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openpose通过pythonApi提供。

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简介：
在已经搭建好openpose运行环境的基础上，探讨如何通过Python API来实现功能，而无需依赖C++ API。同时，也想了解平台上下载积分的门槛为何如此之高，这是否会对用户造成不必要的困扰。

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  • OpenPose 完整版模型文件（已通过 openpose-1.7.0-binaries-win64-cpu-python 测试）
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    这是一个完整的OpenPose人体姿态估计模型文件包，已经过openpose-1.7.0版本在Windows 64位系统CPU环境下的Python接口测试验证。 包含了OpenPose用到的姿势、面部和手部模型，并且按照实际所需目录结构存放。 openposemodels ├── pose │ ├── body_25 │ │ ├── pose_deploy.prototxt │ │ └── pose_iter_584000.caffemodel │ ├── coco │ │ ├── pose_deploy_linevec.prototxt │ │ └── pose_iter_440000.caffemodel │ └── mpi │ ├── pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt │ └── pose_iter_160000.caffemodel ├── hand │ ├── pose_deploy.prototxt │ └── pose_iter_102000.caffemod
     
  • OpenPose官方提供的Caffe预训练模型文件-附件资源
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    本资源提供OpenPose项目的Caffe框架下的预训练模型文件，便于用户快速上手人体关键点检测，促进姿态估计研究与应用。 openpose官方提供的预训练caffe模型文件可以作为附件资源获取。
     
  • JavaWeb通过邮箱为用户提供密码找回功能
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    本项目实现了一种JavaWeb应用中的用户密码找回机制，利用电子邮件验证来确保账户安全与用户体验。 本段落详细介绍了如何在JavaWeb应用中通过邮箱帮助用户找回密码的方法，具有一定的参考价值。有兴趣的读者可以阅读并借鉴这一内容。
     
  • EventSource：通过polyfill为不支持的浏览器提供EventSource支持
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    本文介绍了如何使用polyfill技术为不支持EventSource接口的浏览器提供兼容性支持，帮助开发者解决跨浏览器兼容问题。 EventSource Polyfill为不可用的浏览器提供支持以实现EventSource功能。 用于生产环境，在Internet Explorer 8及以上版本以及Android浏览器2.1上进行了测试。 安装方式： - 直接从项目源代码下载合适的文件（zip或tar.gz格式）； - 使用Bower软件包管理器：输入命令`bower install eventsource-polyfill`，然后在html文件中引用相应的js文件。 您可以选择包含以下任一JavaScript文件： 1. `dist/eventsource.js` 2. `dist/eventsource.min.js`（压缩版） 或者使用Bower安装后，在您的HTML文档中引入如下路径的脚本： - bower_components eventsource-polyfill dist eventsource.js
     
  • CDH6.3.2安装包齐全，兼容Flink和Doris2.0，通过阿里网盘提供
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    本资源包含完整CDH6.3.2安装包，已验证与Flink及Doris2.0兼容性，方便用户下载使用，存储于阿里网盘。 CDH6.3.2安装包全+Flink1.17+Phonex+Doris2.0都是与CDH兼容的。
     
  • Jellyfin.Plugins.Telegram：为Jellyfin提供电报通知的插件
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    Jellyfin.Plugins.Telegram是一款专为Jellyfin媒体服务器设计的Telegram通知插件，能够将各类事件及时推送到用户指定的聊天群组或个人账户。 用于Jellyfin的电报机器人通知代理 通过开始使用Jellyfin。 如何使用： 1. 创建一个机器人（或使用现有机器人）。您可以使用`newbot`命令创建新机器人，并复制访问令牌。 2. 启动机器人，发送`start`命令启动。 3. 与您的机器人对话，例如发送一条简单的问候信息。 4. 获取聊天ID。您可以通过发送请求到 `https://api.telegram.org/bot/getUpdates` 来获取它。在响应中找到包含消息的JSON对象，并查看其中的`chat.id`字段以获得所需的信息。 注意：请将 `` 替换为实际令牌和机器人相关信息。
     
  • OpenPose 1.7.0
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    OpenPose 1.7.0是一款先进的开源人体姿态估计软件工具包，支持多个人的姿态关键点检测与跟踪，广泛应用于视频分析、增强现实和机器人技术等领域。 OpenPose 1.7.0 源码、OpenPose 1.7.0_gpu 和 OpenPose 1.7.0_cpu 编译后的代码可以从官网下载并自行编译用于 Visual Studio。
     
  • OpenPose Models，涵盖openpose/models下的文件
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    这段简介描述的是OpenPose库中“models”目录下的内容。该目录包含了用于执行人体姿态估计任务的关键模型和配置文件。这些资源对于运行姿态识别算法至关重要。 OpenPose 是一个强大的开源库，主要用于实时多人姿态估计。它能准确地检测图像或视频中人体、面部、手部的关键点，并广泛应用于人机交互、运动分析、虚拟现实、视频编辑等多个领域。 了解什么是姿态估计是理解 OpenPose 的关键之一。姿态估计属于计算机视觉的一个分支，旨在确定图像中对象各个部位的位置。在OpenPose 中，这一任务通过深度学习模型来完成，特别是卷积神经网络（CNN）的应用。 1. **Face Model**：此模型专门用于检测面部的关键点，包括眼睛、鼻子和嘴巴等特征位置。这对于面部表情识别及人脸识别等应用至关重要。该模型基于预先训练好的Facial Landmark Detection模型，能够准确地标记出51个关键点，涵盖整个面部结构。 2. **Hand Model**：手部关键点检测模型可以识别人的手关节位置，对于手势识别、虚拟现实中的手势控制等场景非常有用。OpenPose 的手部模型通常会检测出手的21个关键点，包括每个手指的各个关节和手腕部位。 3. **PoseBody_25 Model**：这是 OpenPose 核心中用于人体姿态估计的一个重要模型，能够识别出身体上的 25 个关键点。这些关键点覆盖了头部、颈部、肩部、肘部、腕部、腰部以及髋部等位置，为全身的姿态分析提供了必要的数据支持。Body_25 模型基于COCO 数据集进行训练，在复杂环境下也能准确捕捉人体动作。 4. **PoseCOCO Model**：这个模型与 Body_25 模型有关联但可能有不同的配置或优化设置。它同样针对 COCO（Common Objects in Context）数据集进行了训练，该数据包含大量多样化的人体姿态信息，使得 PoseCOCO 模型能够在不同环境和姿势下有更佳的表现。 5. **Posempi Model**：MPI (Max Planck Institute for Informatics)模型是另一种常用的人体姿态估计模型。它可能专注于特定的姿势或者在某些环境下表现得更好。虽然 MPI 和 Body_25 都包含 25 个关键点，但内部结构和训练过程可能存在差异。 这些预训练的权重文件可以直接用于 OpenPose 框架中而无需从零开始进行训练。使用时只需将模型放置于正确目录下，OpenPose 库会自动加载并执行推理操作。理解每个模型的功能与性能特点对于根据具体应用场景选择合适工具非常重要。 在实践中，除了单独应用外，还可以结合其他工具如图像处理库或深度学习框架（例如 TensorFlow 或 PyTorch）来实现更复杂的应用功能。此外，OpenPose 的可扩展性使其能够适应新的任务需求，并允许添加自定义模型以检测特定类型的对象或行为动作。 综上所述，openpose-models 压缩包提供了 OpenPose 库中用于人体、面部和手部姿态估计的关键模型文件，这些是理解和利用 OpenPose 进行各种分析的基础。掌握如何使用及了解每个模型的特性将有助于更好地应用这一强大的工具来实现创新性项目。
     
  • 提供一套可学习的MediPro汽车门户网站（基于php+mysql，已测试通过）
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    本项目为一款功能全面的汽车门户网站系统——MediPro，采用PHP和MySQL技术开发并经严格测试。此平台支持个性化定制与二次开发，适合汽车相关企业快速构建线上门户。 系统简介：MediPro汽车门户网站系统具备新车报价、二手车交易、维修保养服务、汽车用品展示、汽车租赁、驾驶培训课程以及相关资讯等功能板块；会员中心涵盖包括管理个人车辆品牌信息，发布新车定价及二手车买卖与求购信息发布等在内的多项功能，并且针对企业和个人用户设置了不同的权限和功能。后台管理系统则提供了网站设置，栏目管理，插件配置，会员类型设定等一系列丰富的网站运营工具。 技术方面：MediPro系统基于PHP/MYSQL开发以确保高效运行并保障数据安全；采用可视化模板引擎使得修改界面设计变得简单直观，并支持HTML静态网页生成及多项SEO优化措施来提升搜索引擎收录率。此外还大量采用了AJAX技术，进一步提升了用户体验度。 通过使用此平台可以构建一个强大的汽车消费信息门户网站，面向当地的汽车销售商、二手车中介以及维修保养服务商等用户群体提供全方位的服务。主要盈利模式包括商家VIP包年服务费、产品推荐及信息发布费用和网站广告收入等。 系统特点与优势： 1. 预设栏目内容：直观易用 2. 丰富专用功能：基于对众多城市汽车门户网站的深入分析而开发的各种专业特性。 3. 多语言支持：独立的语言包，适用于创建不同语种的站点。 4. HTML静态页面生成：提高网站访问速度的同时保持良好的用户体验感。 5. 可视化模板引擎：方便用户根据需要调整界面布局和插件设置以满足个性化建站需求。 6. 动态频道创建与管理：支持自定义栏目参数及使用不同模版的多渠道内容发布方式。 7. 充足的内容管理系统功能：包括分类检索、搜索过滤器以及批量处理工具等在内的全面编辑选项。 8. 灵活会员权限设置：允许管理员根据实际需要配置多种用户类型及其专属权益。 9. 多样化广告系统支持：为不同栏目提供轮播展示位，弹窗推广以及其他形式的页面内嵌式宣传手段。 10. 丰富的辅助工具集合：如访问统计、投票调查及友情链接管理等实用功能模块有助于提升网站运营效率和效果。 11. 内置DisCuz论坛接口标准支持：简化了用户与社区互动平台之间的连接过程，增强了信息交流能力。 12. 完善的升级维护机制：利用SOAP技术实现远程更新服务保障系统持续优化并维持其完整性。
     
  • ESP32_Audio_Spectrum: 本仓库提供通过ADC采样音频并进行FFT频域转换的指导
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    ESP32_Audio_Spectrum是一个开源项目，旨在通过ESP32芯片上的ADC模块采集音频信号，并运用快速傅里叶变换（FFT）算法将时域信号转换至频域，帮助开发者深入理解音频处理技术。 ESP32是一款功能强大的微控制器，在物联网（IoT）和嵌入式系统领域广泛应用。它集成了Wi-Fi、蓝牙以及丰富的数字外设接口，因此备受青睐。本项目主要探讨如何利用ESP32的模拟对数字转换器(ADC)处理音频信号，并通过快速傅里叶变换(FFT)，将其转化为频率域数据以进行频谱分析。 ADC在电子设备中扮演着重要角色，它将连续变化的模拟信号转变为离散的数字信号。这对于诸如音频这样的模拟输入信号来说至关重要，因为这些信息需要被数字化后才能由数字系统处理。ESP32配备有两个内置12位分辨率的ADC模块，并支持多种采样率和分辨率设置，这使得它成为理想的选择用于各种音频应用。 接下来我们来谈谈快速傅里叶变换(FFT)。这是一种高效计算复数序列傅里叶变换的技术，在音频信号分析中至关重要。通过使用FFT算法，我们可以将时间域中的音频数据转换为频率域的数据形式，从而揭示出不同频段内的成分信息。为了在ESP32上执行此操作，通常需要预先对ADC采集到的原始数据进行一定的预处理工作，比如填充零值来满足特定长度要求。 我们选择使用C语言作为编程工具，这是嵌入式开发中广泛采用的一种简洁高效的编码方式。开发者可以利用如Arduino ESP32库中的fft函数或其他自定义实现的方式来完成FFT计算过程。 在实际的应用场景下，还需要对处理后的数据进行适当的展示和分析工作。这可能包括将结果转换为更符合人类听觉感知的方式（例如使用对数尺度），并通过图形界面或串行通信等方式输出到显示屏或者连接的计算机上。为了实时地更新频谱图并显示音频信号的变化情况，开发者需要编写相应的代码逻辑。 “audio spectrum”一词指的是进行中的音频频谱分析过程，“sample”则指代了通过ADC采集得到的声音样本。“esp32”，“adc”和“fft”则是实现这一目标所依赖的关键技术基础。 总的来说，该项目涵盖了ESP32的ADC接口、音频采样以及FFT算法的应用，并且着重于C语言环境下的嵌入式编程实践。通过学习这些内容，开发者将能够掌握如何利用ESP32平台来处理音频信号并进行频率域分析，这对于开发音乐播放器、噪音监测系统以及其他基于音频技术的物联网应用具有重要意义。