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RealTime3DPoseTracker-OpenPose: 利用OpenPose和Python进行实时三维姿态跟踪（基于RealSens）

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简介：
简介：RealTime3DPoseTracker-OpenPose是一个利用OpenPose与Python实现的实时三维人体姿态跟踪项目，专为Intel RealSense摄像头设计，适用于各类姿势分析应用。 使用OpenPose、Python机器学习工具包以及Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤： 1. 安装OpenPose及PyOpenPose，硬件需求：4 GPU，GeForce GTX 1080；操作系统要求：Ubuntu 16.04。 2. 克隆OpenPose存储库：“git clone”命令克隆项目代码。 3. 使用“git reset --hard #version”将OpenPose版本重置为指定提交的版本。 4. 下载并安装CMake GUI，使用以下命令进行：sudo apt-get install cmake-qt-gui 5. 安装CUDA 8。

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  • RealTime3DPoseTracker-OpenPose: 利用OpenPose和Python进行实时三维姿态跟踪（基于RealSens）
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    简介：RealTime3DPoseTracker-OpenPose是一个利用OpenPose与Python实现的实时三维人体姿态跟踪项目，专为Intel RealSense摄像头设计，适用于各类姿势分析应用。 使用OpenPose、Python机器学习工具包以及Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤： 1. 安装OpenPose及PyOpenPose，硬件需求：4 GPU，GeForce GTX 1080；操作系统要求：Ubuntu 16.04。 2. 克隆OpenPose存储库：“git clone”命令克隆项目代码。 3. 使用“git reset --hard #version”将OpenPose版本重置为指定提交的版本。 4. 下载并安装CMake GUI，使用以下命令进行：sudo apt-get install cmake-qt-gui 5. 安装CUDA 8。
     
  • 利用OpenPose进行人体姿态估计
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    《利用OpenPose进行人体姿态估计》：本文介绍了基于深度学习框架的人体姿态估计算法OpenPose，并详细探讨了其工作原理、技术特点及应用场景。 内容概要：本段落主要介绍如何利用开源的OpenPose库来实现对人体19个部位点的识别功能。适用人群为人力资源姿态识别初学者以及对OpenPose感兴趣的入门者。在使用场景方面，可以应用于工厂工人操作规范检测和指导效果评估等场合。
     
  • zed-openpose: 实时3D多人姿态捕捉利用OpenPose与ZED摄像头
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    Zed-OpenPose是一款结合了OpenPose和ZED摄像头技术的实时应用，专注于实现高效、准确的三维多人姿态捕捉。 OpenPose与ZED的结合示例展示了如何使用深度学习框架从单个2D图像中检测骨骼，并利用ZED提供的3D信息来定位关节。输出结果为骨骼的3D视图。 要安装并配置此示例，可以将其放入文件夹内或通过cmake编译和安装OpenPose，以便在任何位置进行编译使用。以下是使用cmake安装过程： 1. 克隆存储库： ``` git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/ ``` 2. 构建并安装它： ``` cd openpose mkdir build cmake .. # 这个过程可能需要一些时间 make -j8 sudo make install 该示例还需要ZED SDK 3，请按照相应说明进行配置。
     
  • 利用Python、OpenCV和OpenPose进行人体姿态估计（关键点检测）
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与OpenPose库，实现对人体姿态的关键点检测，精准捕捉并分析人体动作。 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个热门研究课题，旨在识别并定位图像或视频中的人体关键点，例如头部、手部及脚部位置。 以下是使用Python语言结合OpenCV以及开源库OpenPose来实现这一目标的相关资源概述： 1. **OpenPose库**：该项目由卡内基梅隆大学开发，并且是完全开放源代码的。它利用卷积神经网络（CNN）和监督学习技术，基于Caffe框架构建而成。此工具具备出色的能力来进行单人及多人姿态估计工作，在人体动作、面部表情以及手指活动等领域的实时二维姿态识别方面表现出色。 2. **Python**：作为一种高级编程语言，Python因其简洁明了的语法而被广泛应用于快速开发和原型设计领域内。在处理人体姿态估计项目时，该语言常用于编写调用OpenPose库所需脚本，并负责相关数据管理任务。 3. **OpenCV**：这是一个开源计算机视觉与机器学习软件包，包含了大量的图像处理、视频分析以及物体检测等算法模块。于进行人体姿态估计而言，它能够支持对输入图片执行预处理或后期加工操作（如转化为灰度图），从而辅助实现更加精准的姿态识别效果。
     
  • 基于轻量化的OpenPose深度学习模型的多人实时姿态估计与跟踪
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    本研究提出了一种优化版的OpenPose模型，适用于实时环境下的多人姿态识别和追踪任务，特别针对计算资源有限的应用场景进行改进。通过减少模型复杂度及参数数量，实现在保证准确性的同时显著提高处理效率和速度。 一个轻量化模型在经典OpenPose基础上进行了改进，适用于多人实时姿态估计，并能记录每个人的ID进行跟踪。该深度学习模型的网络结构简单化，便于集成到Python或C++环境中，非常适合计算机视觉研究者深入探索。
     
  • JoJoPoseEstimation:利用OpenCV与OpenPose检测参考姿态
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    JoJoPoseEstimation是一款结合了OpenCV和OpenPose技术的姿态识别工具。它能够准确地检测并估计图像或视频中人物的姿势，为用户提供直观、精确的身体关键点信息。 JoJoPoseEstimation 使用 OpenPose 识别《JOJO的奇妙冒险》中的姿势。 它是什么？ 使用 CMU 的 OpenPose 检测关键的身体角度。为了检测这些角度，我采用余弦定律（可以参见之前制作的 GitHub 存储库）。比较这些框架的角度，并找到最接近 JoJo 姿势的那个。 特征： - 检测身体角度 - 存储身体角度 - 将输入的身体角度与存储的角度进行对比 - 返回对比结果 - 当返回时，更改输入框并播放音乐 是基于《JOJO的奇妙冒险》的参考项目。 使用的模块/包有：numpy、opencv、math、os 和 pygame。此外还使用了 time 模块（在 get_snapshot 中）。 这个想法基于以下工作：https
     
  • Python-PyTorch中实现的手和身体姿态估算OpenPose
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    本项目基于Python与PyTorch框架实现了人体关键点检测算法OpenPose，专注于手部及全身姿态估计，适用于动作识别、人机交互等领域。 PyTorch实现的OpenPose包括手部和身体姿态估计。
     
  • OpenPose官方姿态模型: pose_iter_xxxxxx.caffemodel
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    简介：该文件为OpenPose姿态估计系统中的核心预训练模型，用于检测人体关键点和骨骼结构。通过深度学习技术优化，提供高精度的姿态识别能力。 OpenPose官方模型库包含以下文件： - body_25：pose_deploy.prototxt 和 pose_iter_584000.caffemodel - coco：pose_deploy_linevec.prototxt 和 pose_iter_440000.caffemodel - mpi：pose_deploy_linevec.prototxt、pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt 以及 pose_iter_160000.caffemodel - hand：pose_deploy.prototxt 和 pose_iter_102000.caffemodel - face：pose_deploy.prototxt 和 pose_iter_116000.caffemodel
     
  • 关于利用OpenPose进行人体睡姿识别的研究与实现.pdf
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    本论文探讨了使用OpenPose技术对人体睡眠姿势进行识别的方法，并详细介绍了研究过程及其实现方案。 本段落探讨了基于OpenPose的人体睡姿识别算法的研究与实现，并致力于解决人体睡眠姿势的自动识别问题。该方法利用OpenPose关键节点提取技术来获取睡姿图像中的特征信息，再通过特定的睡姿判断算法确定个体在睡眠时的身体姿态。 OpenPose模型能够从输入的图片中生成一个人体骨架图及相应的人体关节点坐标，并且可以较为准确地计算出人体的具体姿势。这一方法不仅适应于复杂背景环境下的识别任务，还能确保较高的识别精度和运算效率。 文中详细阐述了OpenPose的工作流程：包括图像特征提取、关键点检测、亲和度向量的构建以及贪心推理与骨架组装等环节。该算法可提供18或25个人体关节点的位置信息、70个面部及21只手部的关键位置数据。 为了提高识别速度同时保持准确性，本段落选取了其中最重要的18个人体关键点作为睡姿分析的主要依据。此外还深入探讨了机器视觉技术在人体姿势监控中的应用潜力以及基于OpenPose的睡眠姿态检测算法对于监测和维护人类健康状态的重要作用与广泛应用前景。 关键技术包括： - 基于OpenPose的人体睡姿识别方案 - OpenPose模型的具体操作过程 - 实现有效的睡姿分类方法 - 机器视觉技术在人体姿势分析中的应用价值 - 利用睡眠姿态检测算法来监测健康状况的意义 核心内容涵盖： 1. 关键节点提取的OpenPose机制； 2. 基于关键点数据的人体睡姿识别策略； 3. 图像处理、特征定位等步骤详解； 4. 机器视觉技术在人体姿势监控中的价值分析； 5. 睡眠姿态检测算法对于健康监护的重要意义 应用领域展望： 1. 在医疗保健和疾病预防方面的潜力 2. 家居智能化与个人健康管理的应用机会 3. 其他相关行业的潜在市场机遇 综上所述，本段落全面介绍了基于OpenPose的人体睡姿识别技术及其在人体健康监测中的重要性。
     
  • 利用Python和Mediapipe在Unity中进行姿态追踪
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    本项目探索了如何结合Python、Mediapipe与Unity引擎，实现高效的人体姿态实时追踪技术，为虚拟现实及游戏开发提供精准的动作捕捉解决方案。 【作品名称】：基于Python+mediapipe在Unity中实现姿态追踪 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 本项目旨在利用mediapipe库实现在Unity中的姿态追踪功能，为用户提供一个结合Python和Unity的开发环境，以实现高效且灵活的姿态识别应用。 ### 第三方库要求 - mediapipe ### 使用方法 1. 首先运行udptracker.py脚本。 2. 根据需要更改ip地址和端口。