OpenCV实现YOLOv5-pose人体姿态估计(C++与Python双版本).zip

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
本资源提供使用OpenCV结合YOLOv5-pose模型进行人体姿态估计的C++和Python代码实现。包含详细注释，便于理解与二次开发。该项目是团队成员近期开发的最新成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。项目源码经过严格测试，功能完善并能正常运行，请放心下载使用。本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者使用，可用于借鉴学习或直接作为毕业设计、课程设计、作业和项目初期演示等。对于初学者而言，该项目同样适用，并提供交流机会以解决遇到的问题。如果具备一定的基础，可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，也可用于毕设、课设或作业中。若在配置和运行过程中遇到问题，请寻求远程教学支持。欢迎下载并使用此项目。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

OpenCV实现YOLOv5-pose人体姿态估计(C++与Python双版本).zip

优质

本资源提供使用OpenCV结合YOLOv5-pose模型进行人体姿态估计的C++和Python代码实现。包含详细注释，便于理解与二次开发。该项目是团队成员近期开发的最新成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。项目源码经过严格测试，功能完善并能正常运行，请放心下载使用。本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者使用，可用于借鉴学习或直接作为毕业设计、课程设计、作业和项目初期演示等。对于初学者而言，该项目同样适用，并提供交流机会以解决遇到的问题。如果具备一定的基础，可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，也可用于毕设、课设或作业中。若在配置和运行过程中遇到问题，请寻求远程教学支持。欢迎下载并使用此项目。

基于OpenCV实现yolov5-pose目标检测与人体姿态估计（含C++及Python代码）

优质

本项目采用OpenCV集成YOLOv5-Pose模型进行实时目标检测和人体姿态估计，并提供C++和Python版本源码，适用于多种应用场景。目标检测是计算机视觉领域的重要课题，旨在识别图像中的物体并确定其位置与类别。以下是关于目标检测的详细解释：一、基本概念目标检测的任务在于解决“这是什么？在哪里？”的问题，即在图像中定位具体的目标，并准确判定它们所属的分类。由于不同类型的物体具有多样的外观、姿态及形状变化，加之光照条件和遮挡因素的影响，使得这一任务成为计算机视觉领域中的重大挑战之一。二、核心问题目标检测涵盖以下几方面的关键难题： 1. 分类：判断图像内的对象属于哪个类别。 2. 定位：明确物体在图片上的具体位置。 3. 尺寸：考虑不同尺寸的物体情况。 4. 形状：处理各种形状各异的目标。三、算法分类基于深度学习技术的目标检测方法主要分为两类： 1. Two-stage（两阶段）算法，首先生成可能包含目标区域的候选框，然后通过卷积神经网络进行类别识别。这类算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。 2. One-stage（单阶段）算法，则直接利用特征提取来预测物体的位置与分类信息，无需预先生成提议区域。代表性的One-stage方法有YOLO系列（如YOLOv1至YOLOv5）、SSD以及RetinaNet。四、算法原理以著名的YOLO模型为例，它将目标检测任务视为回归问题，并通过一次划分输入图像为多个网格来直接预测边界框和类别概率。该系统采用卷积网络提取特征并使用全连接层输出结果，其结构通常包括一系列的卷积层与全连接层。五、应用领域目标检测技术已广泛应用于各个行业，极大地便利了人们的日常生活。例如，在安全监控方面，它被用于商场、银行等场所以保障公共安全；在自动驾驶中，则帮助车辆识别道路上的各种障碍物和行人，确保行驶的安全性。

Yolov7人体姿态估计模型文件：Yolov7-w6-pose

优质

Yolov7-w6-pose是一种基于YOLOv7框架的人体姿态估算模型，适用于各种场景下的姿态检测任务。该版本在保持高效性的同时，提供了更准确的姿态关键点定位能力。 yolov7-w6-pose是一个用于人体姿态估计的模型文件。

轻量级人体姿态估算lightweight-human-pose-estimation.rar

优质

轻量级人体姿态估算项目提供了一个高效的解决方案，用于实时分析和预测人体姿势。通过使用轻量级模型，该项目在保证准确度的同时大幅减少计算需求，适用于资源受限的设备。此代码包包括必要的训练与测试文件，便于用户快速上手和深度研究。轻量级人体姿态估计lightweight-human-pose-estimation.rar包含了相关代码和资源，适用于需要进行快速、高效的人体姿态识别的研究或项目开发人员使用。

Python人体姿态估计算法

优质

简介：本项目致力于开发基于Python的人体姿态估计算法，采用深度学习技术分析图像与视频中的人物姿势。该算法可应用于智能监控、虚拟现实及人机交互等多个领域。这是基于Python的OpenCV人体动作姿态估计的源代码。

基于Python和CoreML的人体姿态估计实现

优质

本项目采用Python及CoreML框架，致力于开发人体姿态估计系统，旨在通过机器学习技术识别与分析图像中的人体动作和姿势。在IT行业中，Python是一种广泛应用的编程语言，在数据科学、机器学习以及人工智能领域尤其突出。Core ML是Apple开发的一个框架，用于将机器学习模型集成到iOS、iPadOS及macOS等平台中运行。本项目通过结合Python的强大灵活性和Core ML的高度效率，实现了人体姿态估计功能，并将其部署在移动设备上以提供实时的人体姿态识别。理解人体姿态估计的核心概念至关重要：这是一种计算机视觉技术，旨在检测并跟踪图像或视频中人体各个关节的位置。这项技术被广泛应用于运动分析、虚拟现实及医疗健康等领域。在这个项目里，我们将利用Python来处理和预处理数据，并借助Core ML将训练好的模型部署到iOS设备上。在机器学习方面，Python的作用主要体现在数据的预处理、模型训练以及评估等方面。开发者通常使用如NumPy、Pandas和Matplotlib等库来进行数据分析与可视化工作；对于深度学习任务，则可能采用TensorFlow或Keras等框架来构建神经网络架构，例如用于姿态估计工作的卷积神经网络（CNN）。 Core ML允许将预训练的机器学习模型导入iOS应用中使用，并支持多种主流框架如TensorFlow和Keras所生成的模型。它提供了一套API使在移动设备上运行预测变得简单且高效，包括实时的人体姿态检测功能。该项目的关键组成部分可能包含： 1. 数据集：为了训练人体姿态估计模型，需要一套标注好的数据集，其中包含了不同姿势下的人体图像及其对应的关节位置信息。 2. 模型训练：使用Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建并训练能够识别人体关键点的模型。这通常涉及到卷积层、池化层以及全连接层等网络结构的设计与优化工作。 3. 模型转换：完成模型训练后，利用Core ML Tools将该模型转化为可在iOS设备上运行的形式。 4. iOS应用开发：使用Swift或Objective-C编写应用程序，并通过调用Core ML API实现实时姿态预测功能。这一过程包括从摄像头捕获图像数据、将其输入至模型进行处理及解析输出结果等步骤。 5. 测试与优化：在实际硬件环境下测试软件性能，依据反馈调整模型复杂度以达到最佳精度和速度之间的平衡。通过本项目的学习，开发者将能够掌握如何结合Python强大的机器学习能力与Core ML的移动端部署技术，从而实现高效且低延迟的人体姿态估计。这对于希望在其移动应用中集成类似功能的人来说是非常有价值的参考资料。

Python中的PyTorch实现：用于3D人体姿态估计

优质

本项目利用Python和深度学习框架PyTorch，专注于开发与优化针对3D人体姿态估计问题的解决方案。通过构建高效神经网络模型，我们致力于准确捕捉并预测复杂的人体动作，从而为虚拟现实、动画及运动分析等领域提供强有力的技术支持。用于3D人体姿态估计的PyTorch实现采用Python编写。

人类姿态估计论文：2D与3D人体姿势估计

优质

本文综述了人类姿态估计领域的研究进展，重点探讨了二维和三维人体姿势估计的关键技术、挑战及未来发展方向。人的姿势估计文件涵盖2015年11月至2016年2月期间的研究成果，其中包括利用其他联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别，并采用了使用深度共识投票的人体姿势估计方法以及通过卷积部分热图回归来实现人体姿态估计。此外，还介绍了用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络、DeeperCut模型（更深入、更强壮且更快的多人姿势估计算法）、迈向视点不变性的3D人类姿势估计研究和基于贝叶斯图像的方法进行3D姿势估计。 2016年5月的研究成果包括保持不变SMPL，该方法能够从单个图像中自动估算出3D人体姿态及形状。另外，还有针对3D人体姿势估计算法的顺序方法——身体关节定位与标识分离技术。在没有具体提及联系方式的情况下，继续介绍2016年9月至2017年2月期间的研究成果：其中包括使用CRF-CNN对人体姿势估计中的结构化信息进行建模的方法以及采用MoCap指导的数据增强方式来进行野外环境下的3D姿态估计算法改进。

部署 YOLOv11-Pose 姿态估计 ONNX 模型的 C++ 和 OpenCV 实现（含完整代码与数据）

优质

本项目提供YOLOv11-Pose姿态估计模型的ONNX格式C++实现，结合OpenCV库进行高效部署，并附带完整源码和测试数据。本段落详细介绍了一个使用 C++ 结合 OpenCV 部署 YOLOv11-Pose 姿态估计 ONNX 模型的实例项目。该项目不仅能实现实时的人体姿势估计功能，还让用户可根据自身需求调整各种检测指标如置信度门限。同时，文中详细介绍了项目背景、特点、改进方案、必要的注意事项及其具体的实现步骤，并包括了所需数据的格式和预处理流程，提供了完整且注释详尽的样例源代码帮助新手开发者快速搭建起自己的实时姿态估计系统。适用人群：具备一定 OpenCV 操作经验的研究员和软件开发者。使用场景及目标：在诸如健身指导、舞蹈训练、人机交互等具体情境中自动捕捉与跟踪人体的动作与姿态。额外说明：由于本方案使用 ONNX 模型格式，使得将同一模型移植到多种不同软硬件平台变得更加便利。

PyTorch实现的Python代码-用于3D人体姿态估计

优质

本项目采用PyTorch框架编写，旨在进行3D人体姿态估计研究。通过处理深度学习模型训练与测试，以优化算法精度和效率为目标，适用于学术及开发用途。用于3D人体姿态估计的PyTorch实现。