Advertisement

利用Python和Mediapipe在Unity中进行姿态追踪

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本项目探索了如何结合Python、Mediapipe与Unity引擎,实现高效的人体姿态实时追踪技术,为虚拟现实及游戏开发提供精准的动作捕捉解决方案。 【作品名称】:基于Python+mediapipe在Unity中实现姿态追踪 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 本项目旨在利用mediapipe库实现在Unity中的姿态追踪功能,为用户提供一个结合Python和Unity的开发环境,以实现高效且灵活的姿态识别应用。 ### 第三方库要求 - mediapipe ### 使用方法 1. 首先运行udptracker.py脚本。 2. 根据需要更改ip地址和端口。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • PythonMediapipeUnity姿
    优质
    本项目探索了如何结合Python、Mediapipe与Unity引擎,实现高效的人体姿态实时追踪技术,为虚拟现实及游戏开发提供精准的动作捕捉解决方案。 【作品名称】:基于Python+mediapipe在Unity中实现姿态追踪 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 本项目旨在利用mediapipe库实现在Unity中的姿态追踪功能,为用户提供一个结合Python和Unity的开发环境,以实现高效且灵活的姿态识别应用。 ### 第三方库要求 - mediapipe ### 使用方法 1. 首先运行udptracker.py脚本。 2. 根据需要更改ip地址和端口。
  • MediaPipe姿检测
    优质
    本项目基于Google的MediaPipe库,实现人体姿态的关键点检测与跟踪。通过摄像头输入实时捕捉用户动作,并在图像中直观展示关键节点和连接线,适用于健身指导、手势识别等领域。 1. 使用MediaPipe实现姿态检测。 2. 通过bazel编译生成动态库,并提供给winform调用。
  • PythonOpenCV眼动
    优质
    本项目旨在使用Python编程语言结合OpenCV库实现眼动追踪技术。通过视频捕捉与图像处理算法分析眼部运动,为研究及人机交互应用提供技术支持。 项目详情如下: 该项目旨在详细介绍一个特定的技术或产品(具体内容请参阅原链接)。文中详细阐述了项目的背景、目标以及实现方法,并提供了相关的技术细节和实施方案。 请注意,原文中包含的联系信息和个人资料已被移除以保护隐私并遵守平台规则。
  • Python、OpenCVdlib目标
    优质
    本项目采用Python编程语言结合OpenCV与dlib库,旨在实现高效精准的目标追踪系统,适用于视频监控等领域。 Dlib是一个开源的深度学习工具包,使用C++编写,并提供Python接口支持。它在功能上类似于TensorFlow与PyTorch,尤其擅长人脸特征处理,拥有丰富的预训练模型供开发者利用进行人脸识别项目开发。 关于如何配置dlib环境的具体步骤,在网上有许多教程可以参考。 Dlib不仅适用于人脸检测和识别的应用场景中,还可以用于物体追踪任务。通过调用Python API中的`dlib.correlation_tracker`类来实现基础的跟踪功能,具体包括以下四个步骤: 1. 使用`dlib.correlation_tracker()`创建一个对象; 2. 调用该对象的方法设置要跟踪的目标区域; 3. 开始进行目标追踪; 4. 定期更新并获取最新的物体位置信息。
  • PythonOpenCV人脸检测与
    优质
    本项目运用Python编程语言结合OpenCV库,实现高效的人脸检测及动态追踪功能,适用于安全监控、人机交互等领域。 在模式识别课上老师布置了一个实验任务,在VC++环境下使用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪功能。然而,我在配置过程中遇到了一些困难:下载了opencv和vs2012之后,尝试多次进行环境设置但都没有成功,这让我对微软产品的复杂性和难用性产生了质疑。 于是决定转而采用Python来完成实验任务。具体步骤如下: 首先需要搭建运行环境:安装最新版本的OpenCV(建议使用2.4.x系列)和Python 2.7.X。从官方网站下载相应的文件后,按照提示进行安装即可。对于Opencv库,则通过执行下载得到的.exe文件来进行解压操作,并选择一个合适的路径存放这些文件(尽量避免包含中文字符)。等待一段时间直至完成整个过程。 接下来就可以开始编写代码并实现实验要求了。
  • RealTime3DPoseTracker-OpenPose: OpenPosePython实时三维姿(基于RealSens)
    优质
    简介:RealTime3DPoseTracker-OpenPose是一个利用OpenPose与Python实现的实时三维人体姿态跟踪项目,专为Intel RealSense摄像头设计,适用于各类姿势分析应用。 使用OpenPose、Python机器学习工具包以及Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤: 1. 安装OpenPose及PyOpenPose,硬件需求:4 GPU,GeForce GTX 1080;操作系统要求:Ubuntu 16.04。 2. 克隆OpenPose存储库:“git clone”命令克隆项目代码。 3. 使用“git reset --hard #version”将OpenPose版本重置为指定提交的版本。 4. 下载并安装CMake GUI,使用以下命令进行:sudo apt-get install cmake-qt-gui 5. 安装CUDA 8。
  • Python-DeepLabCut:无标记深度学习动物姿估计的应
    优质
    Python-DeepLabCut是一款基于深度学习技术的开源软件工具包,专门用于动物姿态估计及行为追踪分析。通过创新性的无标记点方法,它能够精准识别并跟踪实验对象的动作,极大地简化了生物医学、神经科学等领域的研究工作流程,并提升了数据处理和分析效率。 DeepLabCut是一种无需标记的深度学习方法,用于动物姿态估计与行为跟踪。
  • PythonOpenCV目标与前景背景分离
    优质
    本项目采用Python结合OpenCV库实现动态目标追踪及视频流中前景对象与背景的有效分离,适用于监控、机器人视觉等领域。 动态目标追踪与前景背景提取(使用Python和OpenCV编程)
  • PYTHON人检测及轨迹
    优质
    本项目旨在利用Python编程语言开发一套高效的人行检测与轨迹追踪系统,结合先进的计算机视觉算法和机器学习模型,以实现对行人的精准识别与动态监控。 行人检测追踪系统采用OpenCV中的HOG(定向梯度直方图)与线性SVM模型对视频中的行人进行识别,该模型可以使用预训练的版本或自行训练。系统通过追踪算法来绘制行人的移动路径,并且整个项目是用Python语言开发的,同时利用wxpython框架实现了用户界面。
  • Python结合OpenCV物体
    优质
    本项目利用Python编程语言与OpenCV库相结合的技术手段,致力于实现对视频流中动态移动物体的有效识别与跟踪。通过智能算法优化,提供高效准确的目标追踪解决方案。 本段落详细介绍了如何使用Python结合OpenCV实现动态物体追踪,并具备一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以仔细阅读并加以实践。