Advertisement

Android手部关键点检测（手部姿势估计）含源码 实时检测版本.txt

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供Android平台的手部关键点实时检测源码，用于实现手部姿势估计，适用于手势识别、虚拟现实等领域。 Android实现手部关键点检测（手部姿势估计）包含源码 可实时进行手部关键点的检测： 1. 手部关键点数据集。 2. 使用YOLOv5的手部检测方法，包括训练代码和数据集。 3. 用Pytorch实现的手部关键点检测（手部姿势估计），提供训练代码及数据集。 4. Android平台上进行手部关键点的实时检测，附带源码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Android手部关键点检测（手部姿势估计）含源码 实时检测版本.txt
    优质
    本项目提供Android平台的手部关键点实时检测源码，用于实现手部姿势估计，适用于手势识别、虚拟现实等领域。 Android实现手部关键点检测（手部姿势估计）包含源码 可实时进行手部关键点的检测： 1. 手部关键点数据集。 2. 使用YOLOv5的手部检测方法，包括训练代码和数据集。 3. 用Pytorch实现的手部关键点检测（手部姿势估计），提供训练代码及数据集。 4. Android平台上进行手部关键点的实时检测，附带源码。
     
  • C++实现的手部关键点检测（手部姿势估计）含源码 实时检测版本.txt
    优质
    这段资料提供了一个使用C++编写的实时手部关键点检测程序的源代码。该项目能够准确地在视频流中定位和追踪手部的主要骨骼节点，实现对手势或手部动作的有效识别与分析。 C++实现手部关键点检测（手部姿势估计），支持实时检测，并包含源代码。
     
  • 手部姿势估计关键点数据集（附下载链接）.txt
    优质
    本文提供一个详细的手部姿势估计关键点数据集，并分享了下载链接。该数据集为研究和开发更精确的手势识别技术提供了宝贵的资源。 手部关键点数据集包括用于手部姿势估计的数据集以及专门的手部检测数据集。 1. 手部关键点（或称作手部姿势估计）数据集提供了包含详细信息的资源。 2. 使用YOLOv5实现手部检测，并提供训练代码和相关数据集。 3. 利用Pytorch进行手部关键点检测，同样包括了用于训练的手部姿势估计的数据集及代码。 4. 在Android平台上实现了实时的手部关键点检测功能（包含源码），能够支持即时的姿势估计。
     
  • 手部关键点检测的Android演示程序
    优质
    本应用程序为手部关键点检测技术提供了一个直观的Android平台展示工具。用户可以在此平台上实时查看和分析手势识别结果，促进人机交互体验优化与创新应用开发。 这是手部关键点检测Android Demo APP安装包，在安卓手机上可以体验手部关键点的检测效果。更多相关文章推荐：使用Pytorch实现的手部关键点检测（包括训练代码和数据集）、在Android设备上的实时手部姿势估计、以及C++版本的手部姿势估计，这些都可以实现实时检测功能。
     
  • 实时的手部检测
    优质
    实时的手部检测技术能够迅速准确地捕捉和追踪手部动作，适用于虚拟现实、增强现实及人机交互等领域，为用户提供更加自然流畅的操作体验。 实时手部检测技术能够实现对手部动作的快速、准确识别，在人机交互、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。通过不断优化算法与模型，可以提高其在复杂环境下的适应性和鲁棒性，为用户提供更加自然流畅的操作体验。
     
  • 人体姿态估计(关键点检测).rar
    优质
    本资源为“人体姿态估计（关键点检测）”，内含相关算法、模型及应用介绍，适用于研究与开发人员学习和实践。 使用Python OpenCV和OpenPose可以实现人体姿态估计。
     
  • 实时多人关键点检测库OpenPose 1.7.0（支持身体、面部、手和脚估算）
    优质
    简介：OpenPose 1.7.0是一款先进的实时多人关键点检测软件库，能够准确地进行人体姿态估计、面部表情分析以及对手部和足部动作的细致捕捉。 OpenPose 是首个实现实时多人系统，在单幅图像上联合检测人体、手部、面部及足部关键点（共计135个关键点）。其主要功能包括： - 2D实时多人关键点检测：支持15、18或25个人体/脚部关键点的估计，包含6个脚部关键点。无论检测到的人数如何，运行时间保持不变。 - 手部关键点估计：提供每只手21个关键点（总计42个）的识别能力，并且运行时间会根据检测到的手的数量变化。 - 人脸关键点估计：可以进行70个人脸关键点的定位。同样地，该功能的执行速度也会受到被检人数的影响。 此外，OpenPose 还具备3D实时单人关键点检测的能力： - 利用多个单一视图实现3D三角测量。 - 支持Flir相机同步处理，并兼容Flir和Point Grey等型号的摄像设备。 - 提供校准工具箱，能够评估镜头失真、内部与外部参数。 其他输入形式包括图像、视频流或网络摄像头信号。系统也支持自定义输入源（如深度传感器）的集成。 输出方面，OpenPose 能够将基础图像和关键点信息以多种格式保存下来： - 图像文件：PNG, JPG等。 - 视频文件：AVI等 - 数据结构化存储：JSON, XML, YML等。
     
  • 猫脸部关键点检测Baseline【阿水】
    优质
    本项目为“猫脸部关键点检测”任务提供了一个Baseline方案，由开发者阿水设计实现。通过训练模型自动识别并标记出猫咪面部的关键特征点，以促进相关研究和应用的发展。 猫脸关键点检测是一项计算机视觉任务，其主要目的是在图像中定位猫脸部的特定特征点，如眼睛、嘴巴和耳朵等。这些关键点对于理解猫的表情、行为分析以及各种计算机视觉应用至关重要。在这个任务中，我们需要检测9个关键点，包括两只眼睛、一只嘴巴、两只耳朵的三个部分，总计18个坐标信息。 与人脸关键点检测相似，猫脸关键点检测也是通过深度学习模型来实现的。通常会使用一个基础模型作为起点，并在此基础上进行优化以提高性能。这里可能会采用卷积神经网络（CNN）作为基本架构，因为它在图像识别和定位任务中表现出色。 我们需要准备数据集，该数据集中包含10468张训练图片及9526张测试图片，每一张都标注了猫脸的关键点位置。这些数据来源于CUHK提供的专门针对猫脸关键点检测的数据资源。为了使模型能够更好地适应不同尺寸的图像，在预处理阶段通常会将关键点坐标归一化到0至1之间。 在代码实现方面，通过Pandas库读取并处理标注好的CSV文件中的猫脸关键点数据，并使用`show_catface`函数可视化这些信息以帮助理解。此外，EfficientNet模型也被引入作为可能的解决方案之一，它可以从预训练模型加载权重来加快构建检测系统的过程。 在实际训练过程中，通常会采用交叉验证策略（如StratifiedKFold或KFold）评估不同子集上的性能表现，并使用PyTorch库进行模型训练。为了保证结果的一致性，设置随机种子是必要的步骤之一；同时定义适当的损失函数（例如SmoothL1Loss用于回归任务）和优化器（比如Adam），以实现有效的反向传播与参数更新。 当完成模型的训练后，会用测试集对其进行评估，并计算诸如平均精度(mAP)等指标来衡量其预测关键点的能力。根据这些性能指标的结果，可能还需要进一步调整超参数、进行模型融合或尝试更复杂的架构设计以提高检测效果。 总而言之，猫脸关键点检测是一个基于深度学习的计算机视觉任务，涵盖了数据预处理、模型选择（如CNN和EfficientNet）、训练与验证策略以及最终的性能评估。这项研究不仅对学术界有重要意义，在宠物识别及动物行为分析等领域也有广泛的应用前景，并有助于推动人工智能在相关技术领域的进步与发展。
     
  • 基于MediaPipe的手势识别Python代码 识别数字手势的关键点检测
    优质
    本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统，专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测，并基于此进行手势识别。具体内容包括： 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势，项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度，并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释，便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库：opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。