Advertisement

Android人体识别与关键点检测APP Demo安装包

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

简介：
这是一个基于Android平台的人体识别与关键点检测应用程序演示版本。用户可以下载此安装包体验先进的图像处理技术，进行人体姿态分析和动作识别。 Android人体检测与关键点识别应用支持CPU多线程处理及GPU加速功能，并能够实现实时的人体关键点检测（此为演示版）。该应用程序基于《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)》一文开发，实现了高效、准确的关键点追踪技术。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Android人体识别与关键点检测APP Demo安装包
    优质
    这是一个基于Android平台的人体识别与关键点检测应用程序演示版本。用户可以下载此安装包体验先进的图像处理技术，进行人体姿态分析和动作识别。 Android人体检测与关键点识别应用支持CPU多线程处理及GPU加速功能，并能够实现实时的人体关键点检测（此为演示版）。该应用程序基于《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)》一文开发，实现了高效、准确的关键点追踪技术。
     
  • Android人体识别与关键点检测APP示例代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Android平台的人体识别和关键点检测应用示例代码包，内含详细注释及运行实例。适合开发者研究学习人体姿态估计技术。 Android人体检测和人体关键点检测APP支持CPU多线程和GPU加速，能够实时进行检测。这是Demo APP的介绍，请参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android/C++ Demo)》中的相关内容。
     
  • Android Demo：人脸检测与人脸关键点检测及人体检测.zip
    优质
    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo，包含人脸关键点识别功能，适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测（包括5个人脸关键点）以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测，还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。
     
  • 基于Openpose-pytorch的姿态检测与人体关键点识别开源项目
    优质
    本项目采用Openpose-pytorch框架，致力于提供高效准确的人体姿态检测和关键点识别解决方案，支持多种应用场景。 项目文件结构如下： - `image` - 测试图像 - `model` - 已训练好的模型权重 - `notebooks` - 原理笔记 - `src` - 算法源码 - `demo.py` - 测试图像的示例程序 - `demo_camera.py` - 用于测试摄像头的程序 - `demo_video.py` - 测试视频的程序 OpenPose在人体关键点（即骨架）提取和识别方面非常有效，可以在此基础上进行其他场景检测或功能开发。
     
  • Landmark人脸关键点检测68点dat模型库+demo
    优质
    本项目提供Landmark人脸关键点检测的68点dat模型库及演示程序（demo），支持精准定位面部特征点，便于开发人员进行二次应用开发。 Landmark人脸68个关键点检测dat模型库 ```python #coding:utf-8 从视频中识别人脸，并实时标出面部特征点 import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv class face_emotion(): def __init__(self): # 使用特征提取器get_frontal_face_detector self.detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器 self.predictor = dlib.shape_predictor(D:/shape_predictor_68_face_landmarks.dat) # 创建cv2摄像头对象，这里使用电脑自带摄像头，如果接了外部摄像头，则自动切换到外部摄像头 self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置视频参数，propId设置的视频参数，value设置的参数值 self.cap.set(3, 480) ```
     
  • 离线版Android人脸检测与识别SDK及活体检测封装交流
    优质
    本SDK提供离线版Android平台下的人脸检测、识别及活体检测功能，适用于需要高度安全性和便捷性的移动应用开发者。 离线版Android人脸检测、人脸识别及活体检测反作弊SDK封装学习交流。该SDK包含动作活体与静默活体检测功能，并支持1：1人脸识别以及1：N人脸识别查找，所有处理均在设备终端离线执行，不收集任何个人面部信息以确保更高的隐私安全。其中的活体检测包括张嘴、微笑、眨眼、摇头和点头等随机组合验证（摇头点头也可拆分为左右上下四个动作）。低端机上也能实现正常的离线验证速度。 该SDK支持Android 5+版本，在实验室环境下，使用2016年低配置魅蓝Note3设备（ARM Cortex-A53 1.8GHz x4 + ARM Mali T860 图形处理器）进行测试时表现流畅。据实验数据显示，此解决方案能覆盖95%的中高低端机器，并且识别成功率超过99%。 对于特殊DIY系统或定制硬件出现的问题，请先提交问题描述（包括系统版本、设备型号和错误日志等信息），以便后续跟进解决。建议使用64位ARM Cortex-A53 1.8GHz以上配置的CPU，外接摄像头时请将标志设为1。
     
  • AlphaPose人体骨骼关键点检测代码
    优质
    简介：AlphaPose是一款高效的人体姿态估计工具，专注于准确捕捉图像和视频中的人物骨骼关键点信息。此代码库提供了全面的功能和灵活的接口，适用于各类研究与开发项目。 基于Windows系统和Pytorch框架的人体骨骼关键点检测算法Alphapose源码准确度高于Openpose，并且已经过验证有效。
     
  • 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。
     
  • 人体骨骼关键点检测的综述
    优质
    本综述全面探讨了人体骨骼关键点检测技术的发展历程、当前方法及未来趋势，涵盖了多种应用场景下的算法优化与挑战。 人体骨骼关键点对于描述姿态及预测行为具有重要作用，因此在动作分类、异常行为检测以及自动驾驶等领域的人体骨骼关键点检测是基础任务之一。近年来，随着深度学习技术的进步，该领域的性能得到了显著提升，并已被广泛应用于计算机视觉领域中。本段落主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，重点讨论基于深度学习的两种方法：自上而下的（Top-Down）和自下而上的（Bottom-Up）检测方式。