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handtrackinggpu.zip - 手部追踪GPU版,手部追踪GPU GitHub资源...

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简介:
这是一款基于GPU的手部追踪软件,旨在利用图形处理器的强大计算能力优化和加速手部动作的实时跟踪。该开源项目在GitHub上提供下载与支持。 Mediapipe框架学习之 ———— 手势识别(单手) Android Studio 3.5 工程,打开即可使用。

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  • handtrackinggpu.zip - GPU,GPU GitHub...
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    这是一款基于GPU的手部追踪软件,旨在利用图形处理器的强大计算能力优化和加速手部动作的实时跟踪。该开源项目在GitHub上提供下载与支持。 Mediapipe框架学习之 ———— 手势识别(单手) Android Studio 3.5 工程,打开即可使用。
  • 简易势识别与跟
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    本项目提供了一种简化版本的手势识别和跟踪技术,专注于手部关键点检测及动态手势分析,适用于基础交互应用。 手势识别与跟踪包括基于简单模板匹配的手部跟踪及手部识别:使用OpenCV Cascade HAAR Classifier进行手部跟踪;采用HOG(方向梯度直方图)特征加SVM(支持向量机)分类器实现手势识别,以及通过背景减法或肤色检测来识别人手。
  • GPU.apk
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    《多手跟踪》是一款专为Android设备优化的GPU加速版应用程序。通过先进的图形处理技术,提供流畅、高效的多人运动追踪和分析功能,适用于体育训练、安全监控等场景。 Mediapipe提供了多个手部手势识别的App案例,并且其中一个案例可以提供aar文件。目前只有一个app已经安装在真机上,在华为M6平板上测试没有问题。
  • -opencv.rar
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    本资源为“眼部追踪-opencv”项目文件,包含使用OpenCV库实现的眼部跟踪算法代码及相关文档,适用于计算机视觉与人工智能学习。 这是一个使用OpenCV进行图像识别的演示程序,可以实时检测人脸并追踪眼球。代码简洁明了,思路也不复杂,适合初学者或有兴趣的人尝试一下。
  • .zip
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    《面部追踪》是一款集成了先进算法和技术的应用程序或软件插件,能够精准捕捉和分析用户的面部表情与动作,适用于视频通话、动画制作及游戏开发等多个领域。 利用Haarcascade建立的脸部特征模型对OpenCV处理过的帧图像进行脸部检测。随后根据识别到的区域确定物体中心点,并通过该中心点与视频画面中心点之间的误差来判断转动方向。最后,通过与Arduino互联驱动舵机,实现摄像头对主体脸部的跟踪功能。
  • Google MediaPipe Hand Detection GPU APK - 检测与跟
    优质
    Google MediaPipe Hand Detection GPU APK是一款专为Android设备设计的手部追踪软件,利用GPU加速技术实现高效、精准的手势识别和跟踪功能。 Google MediaPipe handdetectiongpu.apk Hands用于手部检测和跟踪。
  • 设备
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    简介:眼部追踪设备是一种能够捕捉和分析用户眼球运动轨迹的技术工具,广泛应用于人机交互、虚拟现实及市场调研等领域。 眼动仪是一种先进的技术设备,能够记录并分析人的眼睛运动情况,并提供有关用户视觉注意力、阅读习惯及关注区域的重要数据。它在心理学、认知科学、广告学以及人机交互等多个领域中有着广泛的应用价值。MATLAB(矩阵实验室)是处理和解析眼动仪数据的强大工具,其具备丰富的数学计算能力和强大的编程环境,使得研究人员可以方便地进行深度的数据分析与可视化。 genicaminterface.mlpkginstall 是用于安装GENICAM接口的MATLAB包管理器命令。GENICAM是一个全球性标准,旨在统一各种机器视觉和图像采集设备的接口规范,并包括眼动仪在内的多种硬件设备数据获取需求。通过该接口,开发者能够编写代码来控制与通信于眼动仪硬件之间,从而实现对实时捕捉的数据进行处理。 使用眼动仪时,首先需要确保计算机系统满足相应的硬件及软件要求,例如兼容的眼球追踪摄像头和驱动程序等配置。接下来,在MATLAB中安装并设置好genicaminterface工具包,并连接到相应设备上。一旦成功建立连接后,可以通过编写脚本在MATLAB环境中启动眼动跟踪功能以收集用户眼球运动数据。 完成数据采集之后,利用MATLAB提供的各种处理函数(如滤波、特征提取和统计分析等),能够帮助研究人员去除噪声并提取有价值的信息。例如,可以使用信号处理工具箱来平滑化眼动记录中的异常波动,并从中识别出注视点、扫视路径及瞳孔直径变化等一系列关键参数。 此外,在数据可视化方面,MATLAB的多种图形绘制功能有助于将复杂的数据转化为直观易懂的形式(如热力图和时间序列图等),从而展示用户的关注范围及其注意力模式的变化情况。同时也可以进行多变量分析以探究不同因素对视觉行为的影响,比如对比不同类型条件下眼动路径的区别。 综上所述,通过结合使用MATLAB与眼动仪不仅可以高效地收集并解析眼球运动数据,还能为深入了解人类的视觉认知过程提供科学依据,并有助于设计出更符合用户体验的产品和服务。实际应用中包括网页布局优化、广告效果评估、游戏界面改进以及阅读障碍研究等多个方面。掌握这两种工具的有效结合使用方法将极大提高科研工作的质量和效率。
  • 利用OpenCV的动作技术
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    本项目采用OpenCV库实现手部动作的实时追踪与识别,通过摄像头捕捉用户手势变化,并将其转化为计算机可处理的数据信息。该技术在人机交互、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 我们开发了一种基于OpenCV的手部运动跟踪系统,并采用了模板匹配技术。首先加载并灰度化模板图像以加速后续的匹配过程。接着从摄像头或电脑硬盘中获取视频流,对每一帧进行二值化处理后与预设模板进行对比匹配。最终,在识别到手部位置时用矩形框标注出该区域,并在其中心点绘制一个圆形标记以便于观察和分析。
  • 检测与
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    面部检测与追踪是一项计算机视觉技术,用于识别图像或视频中的人脸位置和大小,并跟踪其动态变化,广泛应用于安全监控、人机交互等领域。 该压缩包包含使用Matlab编写的实时检测单人脸和多人脸的程序以及一个GUI界面和用于测试的人脸检测视频。
  • PLL的两种方式——调制与载波-锁相环各分模块
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    本文探讨了锁相环(PLL)中的两种关键追踪方法:调制追踪和载波追踪,并详细介绍其内部各个模块的功能及工作原理。 锁相环通常有两种跟踪状态:调制跟踪与载波跟踪。在压控振荡器的输出信号能够跟随输入调角信号变化的状态下(此时环路带宽较宽,允许通过调制信号,并且捕捉带大于两倍频偏),这种状态被称为调制跟踪状态,相应的锁相环称为“调制跟踪环”。处于该状态下时,控制压控振荡器的电压应包含两个部分:一是确保输出频率与输入中心频率一致的直流分量;二是保持相位正弦变化所需的交流信号。其中前一部分由稳态相差决定,后一部分则通过微分输出表示式中的相关项获得。