Advertisement

C#使用OpenVINO部署PP-TinyPose人体姿态识别代码

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

简介：
本项目利用C#编程语言结合Intel OpenVINO工具套件，高效实现PP-TinyPose模型的人体姿态识别功能，并提供详细的部署指导和示例代码。 【测试环境】 - Visual Studio 2019 - .NET Framework 4.7.2 或者 .NET Framework 4.8 - OpenCvSharp 4.8.0 无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C#使用OpenVINO部署PP-TinyPose人体姿态识别代码
    优质
    本项目利用C#编程语言结合Intel OpenVINO工具套件，高效实现PP-TinyPose模型的人体姿态识别功能，并提供详细的部署指导和示例代码。 【测试环境】 - Visual Studio 2019 - .NET Framework 4.7.2 或者 .NET Framework 4.8 - OpenCvSharp 4.8.0 无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行。
     
  • PP-OCRv2 Python OpenVINO部署代码
    优质
    简介：本项目提供PP-OCRv2模型在Python环境下的OpenVINO部署代码，实现高效的文字检测与识别性能优化。 1. pp-ocrv2 openvino部署代码 2. 包含检测、方向分类、文本识别代码 3. 包括示例图片 4. 检测模型为DBNet，文本识别模型为CRNN+CTC 5. 包含PaddleOCR官方提供的导出后静态图模型 6. 无需额外安装包，直接使用即可运行
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8-Pose姿态估计算法的源代码
    优质
    本项目提供了一套在Windows环境下利用C#和WinForms框架集成OpenVINO工具包，实现YOLOv8-Pose姿态估计模型高效部署的完整源代码。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.8 - OpenCvSharp库版本：4.8.0 - 使用OpenVinoSharp，无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行 请参考相关博客和视频演示以获取更多信息。
     
  • 人体姿态动作识别源代码
    优质
    本项目提供一套用于人体姿态和动作识别的源代码，基于先进的机器学习算法与深度学习模型，适用于多种应用场景。 这是基于Python的OpenCV人体姿态动作检测算法的源代码。
     
  • 人体行为姿态识别 MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包提供一系列用于在MATLAB环境中进行人体行为和姿态识别的代码。通过图像处理与机器学习算法，实现对人体动作的有效分析。适合于研究及开发使用。 MATLAB 人体行为姿态识别能够检测不同的人体姿势，如行走、卧躺、站立等，并对这些行为进行预警或运动监测。
     
  • 人体动作姿态识别 MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包含基于MATLAB的人体动作和姿态识别程序代码。适用于研究与开发领域，旨在帮助用户理解和实现各类姿态检测算法。 该课题是基于MATLAB的人体动作识别研究，包括读取测试图片、提取前景以及框定目标，并根据长宽比例进行判别。
     
  • 人体行为姿态识别GUI MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套用于人体行为和姿态识别的MATLAB图形用户界面(GUI)代码，适用于研究与教学中对人体动作分析的需求。 一、课题名称：基于MATLAB的人体行为姿势识别系统 二、算法介绍 本课题采用差影法进行人体姿势的识别。背景差影法的基本原理是，在固定位置安装一个摄像头，并将其与电脑连接，以便拍摄并保存车流视频。我们需人为截取一张不含任何移动物体或干扰因素的照片作为处理的对象。为了确保图像处理效果最佳，应首先获取一张没有任何动态元素的理想背景图。 接下来，将含有车辆的图片和无干扰的背景图进行减法运算，从而获得我们需要识别的目标车辆的基本轮廓。这个轮廓是后续车型识别的关键依据。差分计算即为对两幅连续帧之间像素值差异化的处理过程，在使用背景差影法时应考虑光照条件、天气变化等因素可能带来的影响。 三、GUI界面设计 这部分内容未在原文中详细展开，因此无法提供具体重写后的描述。若需进一步信息或有特定的设计要求，请明确说明需求以便进行相应修改和完善。
     
  • 使用OpenVINO C++异步推理接口部署YOLOv8的代码
    优质
    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C++异步推理接口高效地部署YOLOv8模型，适用于需要高性能目标检测应用的开发者。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理计算期间，应用程序可以并行执行其他任务（例如填充输入数据或调度其它请求），而无需等待当前的推理过程完成。 在本视频中，我们通过对比YOLOv8模型采用同步和异步API时的表现情况来展示OpenVINO的不同性能。具体来看，在使用同步推理接口的情况下，一帧图像平均需要43.02毫秒的时间；而在利用异步接口进行操作时，则只需11.37毫秒完成相同任务。这意味着在一秒内可以实现87.98FPS的推理速度，是同步模式下的约3.78倍，明显更快。