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openpose-for-android.rar

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简介：
OpenPose-for-Android是一款基于安卓系统的开源姿态估计工具包，它能实时进行人体关键点检测与跟踪。 基于OpenPose的姿态检测可以直接在手机上运行。

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  • openpose-for-android.rar
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    OpenPose-for-Android是一款基于安卓系统的开源姿态估计工具包，它能实时进行人体关键点检测与跟踪。 基于OpenPose的姿态检测可以直接在手机上运行。
     
  • iperf2 和 iperf3 for Android.rar
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    该资源包包含iperf2和iperf3两个版本在Android平台上的客户端和服务端工具，用于网络性能测试与分析。 Iperf3安卓版是一款基于TCP/IP和UDP/IP的网络性能测试工具，它可以用来测量网络带宽和质量，并提供包括网络延迟抖动、数据包丢失率、最大传输单元等在内的多种统计信息。通过这些信息，网络管理员可以了解并判断网络性能问题，从而定位瓶颈，解决故障。Iperf还具有多种参数和特性，可以根据需要进行调整。
     
  • 数独游戏（九宫格）for Android.rar
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    《数独游戏（九宫格）》是一款专为Android设备设计的经典数字逻辑游戏。玩家需要在9x9的网格中填入1至9的数字，确保每一行、列及小宫格内的数字不重复，挑战智力与耐心的极限。 Android 九宫格数独游戏通过生成随机数字的源数组来创建初始局面。这些随机数字从预设的数组中选取作为棋盘上的起始值。 游戏规则是：玩家需要在空白位置填入合适的数字，确保每行、每列以及每个3x3的小方块内都不出现重复数字。虽然听起来简单，但实际操作起来却考验着玩家的逻辑思维能力。 这款Android数独应用旨在帮助初学者建立基础技巧，并且源代码中包含了大量的注释说明。建议下载该源码包并解压后查看相关文件以深入理解游戏开发中的界面设计、数组处理、随机数字生成以及算法实现等方面的细节技术。
     
  • Unity-振动-Android.rar
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    这是一个包含Unity游戏引擎开发资源的压缩文件，专为Android平台设计，内含振动反馈相关功能的脚本和配置文件。 在 Unity 中调用 Android 的原生震动接口可以通过以下步骤实现：首先，在Unity项目中创建一个Android插件或使用现有的插件来访问设备的震动功能。这通常涉及到编写Java代码，然后通过JNI（Java Native Interface）或者C#与Java之间的桥梁来让Unity脚本能够调用这些方法。确保在项目的Build Settings中正确配置了对Android平台的支持，并且在AndroidManifest.xml文件中添加必要的权限声明以允许应用访问设备的震动功能。
     
  • CloudPoint 预览版 - PC-Android.rar
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    CloudPoint预览版是一款连接PC与Android设备的数据同步和管理工具软件，方便用户在不同平台间轻松传输文件、共享资源。此版本为测试版，欢迎体验并反馈问题。 在Windows系统上使用PLC库来预览点云，在Android设备上则需要借助VTK库实现同样的功能。需要注意的是： 1. 在Android端操作时，请手动开启读写存储器的权限。 2. 需要把工程根目录下的000001.txt文件推送到/sdcard/路径下。
     
  • OpenPose 1.7.0
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    OpenPose 1.7.0是一款先进的开源人体姿态估计软件工具包，支持多个人的姿态关键点检测与跟踪，广泛应用于视频分析、增强现实和机器人技术等领域。 OpenPose 1.7.0 源码、OpenPose 1.7.0_gpu 和 OpenPose 1.7.0_cpu 编译后的代码可以从官网下载并自行编译用于 Visual Studio。
     
  • OpenPose Models，涵盖openpose/models下的文件
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    这段简介描述的是OpenPose库中“models”目录下的内容。该目录包含了用于执行人体姿态估计任务的关键模型和配置文件。这些资源对于运行姿态识别算法至关重要。 OpenPose 是一个强大的开源库，主要用于实时多人姿态估计。它能准确地检测图像或视频中人体、面部、手部的关键点，并广泛应用于人机交互、运动分析、虚拟现实、视频编辑等多个领域。 了解什么是姿态估计是理解 OpenPose 的关键之一。姿态估计属于计算机视觉的一个分支，旨在确定图像中对象各个部位的位置。在OpenPose 中，这一任务通过深度学习模型来完成，特别是卷积神经网络（CNN）的应用。 1. **Face Model**：此模型专门用于检测面部的关键点，包括眼睛、鼻子和嘴巴等特征位置。这对于面部表情识别及人脸识别等应用至关重要。该模型基于预先训练好的Facial Landmark Detection模型，能够准确地标记出51个关键点，涵盖整个面部结构。 2. **Hand Model**：手部关键点检测模型可以识别人的手关节位置，对于手势识别、虚拟现实中的手势控制等场景非常有用。OpenPose 的手部模型通常会检测出手的21个关键点，包括每个手指的各个关节和手腕部位。 3. **PoseBody_25 Model**：这是 OpenPose 核心中用于人体姿态估计的一个重要模型，能够识别出身体上的 25 个关键点。这些关键点覆盖了头部、颈部、肩部、肘部、腕部、腰部以及髋部等位置，为全身的姿态分析提供了必要的数据支持。Body_25 模型基于COCO 数据集进行训练，在复杂环境下也能准确捕捉人体动作。 4. **PoseCOCO Model**：这个模型与 Body_25 模型有关联但可能有不同的配置或优化设置。它同样针对 COCO（Common Objects in Context）数据集进行了训练，该数据包含大量多样化的人体姿态信息，使得 PoseCOCO 模型能够在不同环境和姿势下有更佳的表现。 5. **Posempi Model**：MPI (Max Planck Institute for Informatics)模型是另一种常用的人体姿态估计模型。它可能专注于特定的姿势或者在某些环境下表现得更好。虽然 MPI 和 Body_25 都包含 25 个关键点，但内部结构和训练过程可能存在差异。 这些预训练的权重文件可以直接用于 OpenPose 框架中而无需从零开始进行训练。使用时只需将模型放置于正确目录下，OpenPose 库会自动加载并执行推理操作。理解每个模型的功能与性能特点对于根据具体应用场景选择合适工具非常重要。 在实践中，除了单独应用外，还可以结合其他工具如图像处理库或深度学习框架（例如 TensorFlow 或 PyTorch）来实现更复杂的应用功能。此外，OpenPose 的可扩展性使其能够适应新的任务需求，并允许添加自定义模型以检测特定类型的对象或行为动作。 综上所述，openpose-models 压缩包提供了 OpenPose 库中用于人体、面部和手部姿态估计的关键模型文件，这些是理解和利用 OpenPose 进行各种分析的基础。掌握如何使用及了解每个模型的特性将有助于更好地应用这一强大的工具来实现创新性项目。
     
  • openpose-windows-cpu
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    简介：OpenPose-Windows-CPU是适用于Windows系统的CPU版本的人体姿态估计库，无需GPU即可运行，能够实时检测图像或视频中的人物关键点。 openpose-1.4.0-win64-cpu-binaries.zip 是 OpenPose 的最新 Windows CPU 版本。
     
  • OpenPose-1.6.0.zip
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    OpenPose-1.6.0.zip是一款开源的人体姿态估计工具包，能够实时高精度地检测图片或视频中的人物关键点，广泛应用于人体行为分析和虚拟现实等领域。 要在GitHub上下载并安装openpose，请按照以下步骤操作： 1. 下载Visual Studio 2015或2017。 2. 安装CUDA和cudnn。 3. 下载OpenPose源代码。 4. 在解压后的OpenPose文件夹中，运行getModels.bat、getCaffe.bat、getCaffe3rdparty.bat 和 getOpenCV.bat 这四个批处理文件以下载安装过程中所需的安装包。 5. 安装CMake软件。 6. 使用CMake开始编译。在解决方案属性中将Debug模式改为Release模式，并重新生成解决方案，即可完成整个安装过程。
     
  • OpenPose模型
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    OpenPose是一种先进的计算机视觉技术，专注于人体姿态估计，在实时多人关键点检测方面表现出色，广泛应用于运动分析、虚拟现实等领域。 在Windows 10系统下，openpose中的models文件夹包含以下模型文件：pose_iter_102000.caffemodel、pose_iter_116000.caffemodel、pose_iter_160000.caffemodel、pose_iter_440000.caffemodel和pose_iter_584000.caffemodel。