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OpenCV与Hand OpenPose

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简介：
《OpenCV与Hand OpenPose》是一篇探讨使用开源计算机视觉库OpenCV和手部姿态估计工具Hand OpenPose进行手势识别与分析的技术文章。 使用OpenCV C++来识别手指和关节点。

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  • OpenCV与Hand OpenPose
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    《OpenCV与Hand OpenPose》是一篇探讨使用开源计算机视觉库OpenCV和手部姿态估计工具Hand OpenPose进行手势识别与分析的技术文章。 使用OpenCV C++来识别手指和关节点。
  • 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
  • Human Pose Estimation with OpenCV and OpenPose MobileNet: Implementation Details...
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    本文详细介绍了使用OpenCV和基于MobileNet的OpenPose模型进行人体姿态估计的技术细节与实现方法。 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计的方法如下： 运行代码进行测试： - 使用网络摄像头：`python openpose.py` - 用图像测试：`python openpose.py --input image.jpg` 调整置信度阈值： 可以通过添加参数 `--thr` 来增加或降低置信度阈值，例如：`python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5` 注意事项： 我修改了代码以使用由提供的TensorFlow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 原始openpose.py文件仅使用超过200MB的Caffe Model，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改`cv.dnn.blobFromImage`并使用 `out = out[:, :19, :, :]` 进行调整。
  • 带手势识别功能的OpenCV游戏手柄：hand-gesture-gamepad
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    Hand-Gesture-Gamepad是一款创新性的游戏外设，它基于OpenCV技术实现了手势识别功能，用户无需接触即可通过各种手势控制游戏。 手势游戏手柄（WIP）是一款具备手势检测功能的游戏控制器，基于OpenCV开发。 **安装步骤** 1. 安装ViGEmBus驱动程序。 2. 下载并运行必要的库文件。由于GitHub的最大上传限制为100MB，请独立下载这些文件。 3. 将下载的文件夹移动到任意位置（例如C:/libraries）。 4. 创建一个名为GESTUREPATH的新系统变量，指向该文件夹的位置。 5. 编辑系统的环境路径，在新行中添加“%GESTUREPATH%”以引用新建的环境变量。 6. 设置另一个名为DLLPATH的环境变量，其值应为安装目录下的\libraries\opencv\build\x64\vc16\bin路径。 7. 编辑系统的环境路径，在新行中添加“%DLLPATH%”。 **编译程序** 使用Visual Studio克隆项目并进行快速构建。确保您已经安装了Visual Studio以完成此步骤。
  • mmpose与openpose的ONNX导出
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    本文档介绍了如何将MMPose和OpenPose模型转换为ONNX格式，并比较了两种方法在精度和性能上的差异。 mmpose和openpose的onnx导出涉及将这两个姿态估计模型转换为ONNX格式，以便在不同的框架或硬件上使用。这一过程通常包括安装必要的依赖库、配置模型参数以及运行特定脚本来执行实际的导出操作。需要注意的是，在进行导出时要确保输入输出节点正确无误，并对生成的ONNX文件进行验证以保证其兼容性和准确性。
  • 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
    优质
    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-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。