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FOXTracker:专为游戏设计的面部和头部姿态追踪器

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简介:
FOXTracker是一款专注于游戏领域的面部及头部动作捕捉工具,能够精准地追踪玩家的表情与头部动态,增强虚拟世界的沉浸体验。 FOXTracker是一款用于游戏的面部头部跟踪器。它可以在飞行模拟游戏中替代TrackIR作为摄像机控制器(pointtracker)。 ### 先决条件: - 普通网络摄像头。 - 建议立即安装。 - Windows 10 x64是唯一受支持的操作系统。 ### 使用方法 该程序仍在开发中,尚未稳定。我保证不会从您的相机收集任何用户数据。 下载FOXTracker后,您可以直接控制游戏或使用Opentrack作为后端。目前样条函数正在开发中,因此建议使用Opentrack。如果您单独使用此程序,请修改config或config.yaml文件。 只需将您的opentrack输入转换为UDP格式,然后打开FlightAgentX.exe即可正常使用。 ### 未来计划(可能一年内) - 尝试增强跟踪器的功能。 - 添加样条函数支持。

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客服
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  • FOXTracker姿
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    FOXTracker是一款专注于游戏领域的面部及头部动作捕捉工具,能够精准地追踪玩家的表情与头部动态,增强虚拟世界的沉浸体验。 FOXTracker是一款用于游戏的面部头部跟踪器。它可以在飞行模拟游戏中替代TrackIR作为摄像机控制器(pointtracker)。 ### 先决条件: - 普通网络摄像头。 - 建议立即安装。 - Windows 10 x64是唯一受支持的操作系统。 ### 使用方法 该程序仍在开发中,尚未稳定。我保证不会从您的相机收集任何用户数据。 下载FOXTracker后,您可以直接控制游戏或使用Opentrack作为后端。目前样条函数正在开发中,因此建议使用Opentrack。如果您单独使用此程序,请修改config或config.yaml文件。 只需将您的opentrack输入转换为UDP格式,然后打开FlightAgentX.exe即可正常使用。 ### 未来计划(可能一年内) - 尝试增强跟踪器的功能。 - 添加样条函数支持。
  • .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。
  • Hookey: 启用全DLC。类似Creamapi,Linux分Paradox
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    Hookey是一款类似于Creamapi的工具,专门针对Linux系统用户,支持启用Paradox游戏的所有DLC内容,提升游戏体验。 胡基可以启用所有DLC。类似于Creamapi但仅适用于Linux系统及Paradox游戏(如EU4、HOI4、Stellaris和CK2)。以下是安装步骤: 1. 更新依赖项。 注意:如果您收到SSH错误,请确保您的GitLab密钥已正确配置。 ``` $ git submodule update --init --recursive ``` 2. 添加游戏: 首先运行以下命令来添加您要启用DLC的游戏及其路径。请将``替换为小写的对应游戏名称,如“hoi4”。同时,请确保在双引号内填写正确的游戏安装目录。 ``` $ ./add $(pwd)/ ``` 例如: ``` $ ./add hoi4 $(pwd)/hoi4_local ``` 然后选择您已添加的游戏,运行以下命令: ``` $ ./choose 1 ``` 3. Steam用户:如果通过Steam购买游戏,请确保在安装过程中保持Steam客户端的后台运行状态。完成DLC启用后,通常不再需要使用Steam功能。 按照上述步骤操作即可顺利进行配置和设置。
  • 姿-PnP问题.zip
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    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。
  • 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。
  • Biwi姿数据库!
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    Biwi头部姿态数据库是由伯尔尼大学与IBM研究所联合开发的一个面部识别研究资源,包含多种真实场景下的人脸图像及详细的头部姿态信息。 数据集包括20人的超过15,000张图像(其中6位女性和14位男性,有四个人被记录了两次)。每一张图都附带深度图像、相应的RGB图像(均为640x480像素)以及注释。头部姿势的范围涵盖了大约±75度偏航角和±60度俯仰角。地面真实情况以三维位置及旋转的形式给出,用于描述头的位置信息。
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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。
  • AFLW2000姿估算数据集
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    AFLW2000数据集是专为面部关键点检测与头部姿态估计设计,包含2000张人脸图像及其对应的68个关键点标注和旋转角度信息,广泛应用于计算机视觉研究。 AFLW2000是一个用于头部姿态估计的数据集,包含2000张人脸图像,每张图像都有相应的头部姿态标签。这个数据集被广泛应用于研究人脸姿态估计及相关领域的算法开发。
  • 基于PyTorchPython-Hopenet姿实现
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    本项目利用PyTorch框架实现了Python版本的Hopenet头部姿态估计算法,适用于面部识别和增强现实等领域。 Hopenet是一个精确且易于使用的头部姿态估计网络。该模型已在300W-LP数据集上进行训练,并在实际测试中表现出良好的性能。
  • -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。