Advertisement

Matlab++展示代码行数 - CNN_Kinect: 大创项目：运用CNN与Kinect实现动作识别

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

简介：
本大创项目利用MATLAB和CNN技术结合Kinect设备进行动作识别研究，并展示了相关代码行数。通过深度学习方法提高人体姿态检测精度。 在MATLAB++环境下显示代码行数的Matlab_CNN_kinect大创项目代码：利用CNN和Kinect进行动作识别。该项目包含以下文件： - 使用`getskeletondata`获取骨架线数据。 - 利用`trainskeletonnet`进行训练。 - 使用`recognition`进行识别显示。 - `deepthmap`在深度图上绘制骨骼点。 - `vidskeleton`动态显示骨架线。 - `SkeletonView`是用于绘制骨架线的函数。 文件夹内的`get_poin_data`直接获取并存储骨骼点数据，以便训练PB神经网络。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab++展示代码行数 - CNN_Kinect: 大创项目：运用CNN与Kinect实现动作识别
    优质
    本大创项目利用MATLAB和CNN技术结合Kinect设备进行动作识别研究，并展示了相关代码行数。通过深度学习方法提高人体姿态检测精度。 在MATLAB++环境下显示代码行数的Matlab_CNN_kinect大创项目代码：利用CNN和Kinect进行动作识别。该项目包含以下文件： - 使用`getskeletondata`获取骨架线数据。 - 利用`trainskeletonnet`进行训练。 - 使用`recognition`进行识别显示。 - `deepthmap`在深度图上绘制骨骼点。 - `vidskeleton`动态显示骨架线。 - `SkeletonView`是用于绘制骨架线的函数。 文件夹内的`get_poin_data`直接获取并存储骨骼点数据，以便训练PB神经网络。
  • 基于CNN与Kinect的动作识别Matlab完整源码及数据包（含项目说明，适用于毕业设计）.zip
    优质
    本资源提供基于CNN与Kinect的动作识别系统Matlab完整代码和数据集。包含详细项目文档，适合用于学术研究或毕业设计项目。 基于CNN和Kinect进行动作识别的matlab完整源码及项目资料包括数据集与详细文档。此资源适用于毕业设计、课程作业或大作业。 具体文件功能如下： - 使用get skeleton data 获取骨架线数据； - 利用train skeleton net对模型进行训练； - 使用recognition函数实现动作识别并显示结果； - deepth map在深度图上绘制骨骼点信息； - vid skeleton展示动态骨架线条变化； - SkeletonView 函数用于绘制和可视化骨架线。 文件夹内的get_poin_data脚本可以直接获取骨骼点数据，并将其存储以供训练pb神经网络使用。
  • CNN人体动作识别代码
    优质
    CNN人体动作识别代码项目运用卷积神经网络技术，专注于分析视频中的运动数据，以实现对人体动作的有效识别与分类。 CNN人体行为识别代码是指用于分析视频或图像序列中的动作和姿态的计算机视觉技术实现方式。这种方法通常涉及从大量标注数据集中学习特征表示，并利用这些表示来分类不同的活动类别。在实际应用中，这种技术可以被用来监控安全、人机交互以及智能机器人等领域。
  • 人体姿态与动作识别的CNN Python代码及项目指南.zip
    优质
    本资源包提供了一套基于CNN的人体姿态和动作识别Python代码及教程，适用于研究和开发人员快速上手相关技术。 基于CNN的人体姿态和动作识别项目资源介绍如下： 本项目包含四个模块：GetActionData.py、main.py、ModelTest.py 和 PoseDetector.py。 1. **PoseDetector.py** 文件中定义了一个 `poseDetector` 类，该类主要实现了两个方法：Findpose 和 getposition。在 Findpose 方法中，使用了 mediapipe 库中的内置方法 `pose.process()` 来自动寻找人体姿态的骨骼点，并将结果保存到变量 result 中。同时通过 mediapipe 的内置方法 Draw 将这些骨骼点的数据标注在图片上并连接起来。 2. **GetActionData.py** 文件中定义了一个用于保存图像的方法，该方法会调用 OpenCV 库中的 `imwrite` 方法将图像写入本地文件系统，以便后续的训练使用。 3. **TrainModel.py** 文件中定义了一个进行卷积神经网络（CNN）训练的方法。当调用这个方法时，它会从 GetActionData.py 中保存下来的图片开始工作，并执行相应的 CNN 训练过程。
  • 【项目实战】利用OpenCV与CNN的Python车牌号码识别项目实战
    优质
    本项目通过结合使用OpenCV和卷积神经网络(CNN)，采用Python编程实现对复杂场景下的车辆牌照进行有效识别。 资料包括数据、代码、文档及代码讲解。 1. 项目背景：介绍项目的出发点与目标。 2. 数据获取：描述如何收集或获得所需的数据资源。 3. 数据预处理：对原始数据进行清洗，以便于后续分析和建模使用。 4. 探索性数据分析（EDA）：通过统计图表等方法探索数据集中的模式、异常值及趋势特征。 5. 特征工程：根据业务需求设计新的变量或从已有变量中提取有用信息以提高模型性能。 6. 构建CNN检测模型：利用卷积神经网络技术建立一个用于特定任务（如图像识别）的预测模型。 7. 模型评估：通过测试集验证构建好的机器学习算法的效果，包括准确率、召回率等指标。 8. 结论与展望：总结研究成果，并对未来的改进方向提出建议。
  • 【项目实战】利用Python及CNN与VGG16模型实现图像识别项目实战
    优质
    本项目通过Python结合卷积神经网络(CNN)和预训练的VGG16模型进行图像识别技术实践，旨在提升计算机视觉领域的应用能力。 资料包括数据、代码、文档及代码讲解。具体内容如下： 1. 项目背景：介绍项目的起因和发展目标。 2. 数据获取：描述如何收集或获得所需的数据集。 3. 数据预处理：对原始数据进行清洗，使其适合后续分析和建模的步骤。 4. 探索性数据分析（EDA）：通过统计图表等方式初步了解数据特性、识别异常值及缺失值等信息。 5. 特征工程：从现有特征中创建新的有用变量以提高模型性能的过程。 6. 构建模型：选择合适的机器学习算法并训练模型，进行预测或分类任务。 7. 结论与展望：总结项目成果，并提出未来研究方向。
  • 【银行卡号识别】利用MATLAB CNN实现数字识别【附带Matlab源码 第030期】.md
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB和CNN技术进行银行卡号中的数字识别，并提供了第030期的MATLAB源代码供读者参考学习。 在上发布的关于Matlab的资料均附有可运行的代码，并且经过验证确认可用，特别适合初学者。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；这些调用函数无需单独执行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果运行过程中出现问题，请根据错误提示进行相应的修改，或者寻求帮助（博主可以提供支持）。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在当前Matlab工作目录中； 步骤二：打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，并等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要进一步的服务，可以咨询博主。 - 例如提供博客或资源的完整代码 - 复现期刊或参考文献中的内容 - 定制Matlab程序服务 - 科研合作 此外还涉及图像识别领域的一些具体应用： - 表盘、车道线、车牌等物体识别； - 答题卡和电器检测，跌倒监控以及动物分类； - 发票、服装及汉字的辨识能力； - 对红绿灯状态、火灾警报与疾病类别的判断； - 交通标志牌、口罩佩戴情况及裂缝问题的检查； - 跟踪目标物体，并进行疲劳度和身份证件信息验证，还有人民币真伪辨别以及数字字母识别技术的应用。 - 手势控制，树叶类型分类算法开发； - 水果品质分级与条形码扫描功能实现； - 缺陷检测、芯片分析及指纹解锁等。 以上是Matlab在图像处理领域的一些应用示例。
  • Kinect-Gesture：利用Kinect的人体动作识别系统
    优质
    Kinect-Gesture是一款基于微软Kinect设备开发的人体动作识别系统。通过精准捕捉用户肢体语言与手势，该系统能够实现自然交互体验，在游戏、康复训练及虚拟现实等领域展现出广泛应用潜力。 Action recognition基于Kinect的人体动作识别系统。开发环境如下： 程序描述：基于Kinect的人体动作识别系统的开发测试所用IDE版本为Visual Studio 2013；OpenCV版本为3.0 beta。 硬件设备与操作系统： - 开发和测试使用的是Kinect V2 Xbox。 - 操作系统为Windows 10。 - Kinect SDK版本：KinectSDK-v2.0-PublicPreview1409-Setup 基本功能包括： 保存文件：可以将深度图像和骨骼图像保存到指定目录下。 检测动作：能够识别人的左移右移、上蹦下跳等动作。 显示图像：实时显示深度图像和骨骼图像。 启动/退出界面：实现系统的启动与退出。
  • 深度学习实践教程5-CNN中文OCR识别项目，含代码与数据集，支持直接运行
    优质
    本教程为深度学习实践系列第五部分，专注于使用CNN进行中文光学字符识别（OCR），包含详尽代码和数据集，便于读者快速上手实验。 本段落介绍如何利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，并创建自己的OCR识别工具。一个OCR系统的主要功能是将图像转换为计算机可读的文字形式，保留其中的图形、表格及文字信息，从而减少存储量并便于后续分析和使用，节省手动输入的时间。
  • 展示并运行一些QT项目的源代码
    优质
    本项目汇集了一系列使用Qt框架编写的源代码示例，旨在通过实际操作帮助开发者理解和掌握Qt编程技巧与应用方法。 关于在QT Creator平台上开发的项目程序——船舶机舱监控系统。该系统旨在实现对船舶机舱内的设备进行实时监测与管理，确保航行安全及提高运营效率。通过采用先进的软件架构和技术手段，本项目致力于为用户提供一个稳定、可靠且易于操作的监控解决方案。