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zed-openpose: 实时3D多人姿态捕捉利用OpenPose与ZED摄像头

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简介:
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。

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  • zed-openpose: 3D姿OpenPoseZED
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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。
  • OpenPose进行姿估计
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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。
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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
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    简介:OpenPose是一款先进的人体姿态识别系统,能够实时解析来自摄像头、图片及视频中的关键点信息,广泛应用于人机交互与智能监控等领域。 该系统能够实现人体姿态的摄像头识别、图片识别以及视频识别,并且UI界面支持通过按钮一键调用所需功能。
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  • OpenPose官方姿模型: pose_iter_xxxxxx.caffemodel
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