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Android源码 APK：人脸姿态估计（头部朝向 - Head Pose Estimation）

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简介：
本项目提供一个基于Android平台的人脸姿态估计算法实现，通过分析摄像头捕捉到的图像数据，估算用户的头部方向和角度。利用开源APK形式展示技术细节与应用效果。 人脸姿态估计头部朝向（HeadPose Estimation）- Android源码.apk

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  • Android源码 APK：人脸姿态估计（头部朝向 - Head Pose Estimation）
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    本项目提供一个基于Android平台的人脸姿态估计算法实现，通过分析摄像头捕捉到的图像数据，估算用户的头部方向和角度。利用开源APK形式展示技术细节与应用效果。 人脸姿态估计头部朝向（HeadPose Estimation）- Android源码.apk
     
  • Android平台的头部姿态估计与朝向演示程序
    优质
    本应用为Android平台提供精确头部姿态估计，展示用户头部转动方向，适用于虚拟现实、增强现实及人机交互等场景。 这是《HeadPose Estimation头部姿态估计头部朝向(Android)》的Demo App安装包。相关博客内容可在平台上查找对应的文章标题获取详情。
     
  • Deep-Head-Pose：利用PyTorch实现的头部姿态估算深度学习方法
    优质
    Deep-Head-Pose是基于PyTorch框架的一种先进的头部姿态估计算法，通过深度学习技术精确捕捉和分析面部旋转角度。 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿势估计网络，在300W-LP数据集上进行了训练，并在真实环境中展示了良好的定性性能。关于方法和定量结果的详细信息，请参考CVPR Workshop的相关资料。 要使用Hopenet，您需要安装特定软件包（除了常用的numpy库之外）。运行该模型目前还需要一个GPU的支持。如果您想通过dlib人脸检测在视频上进行测试（可能会出现头部中心跳跃的情况），可以执行以下命令：python code/test_on_video_dlib.py --snapshot PATH_OF_SNAPSHOT --face_model PATH
     
  • 3D人体姿态识别_tf-pose-estimation-master.zip_caffe神经网络_面部动作
    优质
    3D人体姿态识别_tf-pose-estimation-master.zip包含使用Caffe框架实现的人体姿态和面部动作识别模型，适用于研究与开发。 OpenPose 是由美国卡耐基梅隆大学（CMU）开发的一个开源库，基于卷积神经网络和监督学习，并使用 Caffe 框架构建。它能够实现对人体动作、面部表情以及手指运动等姿态的估计，在单人和多人场景中均表现出色且具有极佳的鲁棒性。作为世界上首个实时进行多人体二维姿态估计的应用程序，基于 OpenPose 的应用实例层出不穷。 该技术在体育健身、动作捕捉、3D试衣及舆情监测等领域展现出了广阔的应用前景。人们比较熟悉的例子就是抖音上的尬舞机功能。
     
  • YOLOv7-Pose姿态估计代码及权重
    优质
    简介：YOLOv7-Pose是一种先进的实时人体关键点检测模型，结合了目标检测与姿态识别的优势，提供高效的姿态估计解决方案。本资源包含完整代码和预训练权重。 YOLOv7-Pose姿态估计代码和权重可用。
     
  • Yolov7人体姿态估计模型文件：Yolov7-w6-pose
    优质
    Yolov7-w6-pose是一种基于YOLOv7框架的人体姿态估算模型，适用于各种场景下的姿态检测任务。该版本在保持高效性的同时，提供了更准确的姿态关键点定位能力。 yolov7-w6-pose是一个用于人体姿态估计的模型文件。
     
  • 头部姿态估计-PnP问题.zip
    优质
    本项目探讨了计算机视觉中的PnP（Perspective-n-Point）问题，专注于通过已知三维坐标和对应的二维图像点来估算相机的姿态。包含多种算法实现与比较分析，适用于机器人视觉、增强现实等场景研究。 PnP问题的求解方法包括P3P、直接线性变换（DLT）、EPnP以及UPnP等多种方式，此外还有非线性的Bundle Adjustment。旋转平移矩阵T共有12个维度，因此至少需要6对匹配点才能实现矩阵T的线性求解，这种方法被称为DLT。当提供的匹配点多于6对时，则可以采用SVD等方法来解决超定方程并寻找最小二乘解。
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8-Pose姿态估计算法的源代码
    优质
    本项目提供了一套在Windows环境下利用C#和WinForms框架集成OpenVINO工具包，实现YOLOv8-Pose姿态估计模型高效部署的完整源代码。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.8 - OpenCvSharp库版本：4.8.0 - 使用OpenVinoSharp，无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行 请参考相关博客和视频演示以获取更多信息。
     
  • 轻量级人体姿态估算lightweight-human-pose-estimation.rar
    优质
    轻量级人体姿态估算项目提供了一个高效的解决方案，用于实时分析和预测人体姿势。通过使用轻量级模型，该项目在保证准确度的同时大幅减少计算需求，适用于资源受限的设备。此代码包包括必要的训练与测试文件，便于用户快速上手和深度研究。 轻量级人体姿态估计lightweight-human-pose-estimation.rar包含了相关代码和资源，适用于需要进行快速、高效的人体姿态识别的研究或项目开发人员使用。