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基于Yolov5和OpenCV的人体骨骼推理

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本项目采用YOLOv5进行人体检测，并结合OpenCV实现精准的人体骨骼关键点识别与追踪，适用于运动分析、姿态评估等领域。 使用yolov5_pose 和 OpenCV 进行推理以识别人体骨骼。

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  • 基于Yolov5和OpenCV的人体骨骼推理
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    本项目采用YOLOv5进行人体检测，并结合OpenCV实现精准的人体骨骼关键点识别与追踪，适用于运动分析、姿态评估等领域。 使用yolov5_pose 和 OpenCV 进行推理以识别人体骨骼。
     
  • 基于Kinect2.0和OpenCV的人体骨骼捕捉与绘制（Visual Studio 2015工程）
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    本项目利用Visual Studio 2015开发环境及Kinect2.0、OpenCV技术实现人体姿态识别，精确捕捉并实时绘出人体骨骼关键点。 使用Kinect2.0获取人体骨骼数据，并利用openCV实时绘制，在VisualStudio2015环境中配置好Kinect开发环境后可以直接打开并运行该项目。
     
  • 可控人体骨骼模型
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    可控人体骨骼模型是一款先进的三维模拟软件，它能够精确再现人体骨骼结构，并支持用户对各个关节进行自由操控和研究。此工具广泛应用于医学教育、物理治疗及动画设计领域。 一个可控制的人体骨骼模型的OpenGL实现以及3DS文件的加载。
     
  • 人体骨骼图像的空域处理方法
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    本文提出了一种对人体骨骼图像进行空域处理的新方法，旨在提高医学影像中骨骼结构的清晰度和细节展现能力。通过优化算法，有效去除噪声并增强边缘检测，为临床诊断提供更精准的数据支持。 天津大学光电图像处理作业要求学生完成一系列与光电图像处理相关的任务和项目。这些作业旨在帮助学生深入理解和掌握相关理论知识及实践技能，并通过实际操作提升解决问题的能力。课程内容涵盖了从基础的光学成像原理到先进的数字图像处理技术等多个方面，鼓励同学们积极思考、动手实验并进行团队合作交流以共同进步。
     
  • 基于人体骨骼姿态的姿势识别源码.zip
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    本资源提供一套用于识别和分析人体姿势的代码包。通过检测关键骨骼节点，实现对复杂动作的有效解析与分类，适用于运动科学、虚拟现实及游戏开发等领域。 基于人体骨骼姿态的姿势识别代码可以帮助开发者更准确地捕捉并分析人的动作。这类代码通常会利用传感器数据或摄像头输入来追踪关键的身体关节点，并根据这些点的位置关系判断出具体的人体姿态，进而应用于健康管理、虚拟现实游戏等领域中。编写此类程序时需要考虑算法效率和准确性之间的平衡，同时也要确保对不同人群的适用性，比如针对儿童与成人的差异进行调整优化。
     
  • 基于四元数的3D骨骼表示人体行为识别
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    本研究提出一种基于四元数表示的3D骨骼数据方法，用于提升人体行为识别精度与效率，在多个数据集上验证了其优越性。 为了精确描述人体骨骼的运动细节以及3D骨骼间的几何关系，提出了一种基于四元数表示的人体行为识别方法。首先，在已捕获的关键帧集合基础上，对普通关键帧使用线性插值处理，而变速关键帧则采用二次多项式插值法，以获得相同数量的骨骼序列；接着，利用四元数来描述所得骨骼序列中每帧内3D骨骼间的几何关系，并提取出相应的四元数特征描述子。最后通过支持向量机分类器对这些特征描述子进行训练和测试，得到最终的人体行为识别结果。实验结果显示，在三个标准数据库上使用这种方法时，所提的四元数特征描述子能够有效地应对噪声、运动速度变化、视角变换以及时间轴不对齐等问题，并显著提高了人体行为识别的准确性。
     
  • 人体骨骼关键点检测的综述
    优质
    本综述全面探讨了人体骨骼关键点检测技术的发展历程、当前方法及未来趋势，涵盖了多种应用场景下的算法优化与挑战。 人体骨骼关键点对于描述姿态及预测行为具有重要作用，因此在动作分类、异常行为检测以及自动驾驶等领域的人体骨骼关键点检测是基础任务之一。近年来，随着深度学习技术的进步，该领域的性能得到了显著提升，并已被广泛应用于计算机视觉领域中。本段落主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，重点讨论基于深度学习的两种方法：自上而下的（Top-Down）和自下而上的（Bottom-Up）检测方式。
     
  • 基于深度图像及骨骼信息的人体动作识别
    优质
    本研究探讨了利用深度图像和人体骨骼信息进行精确的动作识别技术，结合机器学习模型实现对人体姿态、动作的有效分析与理解。 人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要研究方向，在自然人机交互、虚拟现实、智能视频监控以及多媒体搜索等多个应用领域具有广泛的应用前景。
     
  • 人体骨骼关键点检测的综述(1)
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    本文为《人体骨骼关键点检测的综述》系列文章的第一篇，系统回顾了当前人体骨骼关键点检测技术的研究进展、主要方法及应用场景。 人体检测通常通过人体姿态估计来实现。这一过程涉及在图片中识别并连接已知的人体关键点，以确定人的姿势。这些关键点一般对应于具有较大活动范围的关节，如颈部、肩部、肘部、腕部、腰部、膝盖和脚踝等部位。 通过对这些关键点在三维空间中的位置进行计算，可以准确地估计人体的姿态。如果引入时间序列数据，在一段时间内观察这些关键点的位置变化，则能够更精确地分析姿态，并预测未来时刻的姿态变化，从而实现对人体行为的抽象分析，例如判断一个人是否正在打羽毛球。 人体姿态估计技术具有广泛的应用前景，包括体育健身、动作采集、3D试衣以及舆情监测等领域。