matlab的egde源代码3D人体姿势估计= 2D姿势估计+匹配 接触 陈清杭 电子邮件： 该Matlab代码演示了具有给定2D姿势界标的单个RGB图像的3D人体姿势估计。 2D姿势可以通过最新的CNN（例如CPM（）或沙漏）导出 示范影片 开始之前，请观看演示视频！ 入门 从以下链接下载3D姿势库： 用法： 打开Matlab，将当前目录设置为“ Release”，并将其包括在内，将“ 3D_library.mat”放在“ Release”文件夹中 运行demo.m（CPM提供了一些带有相关2D姿势的示例） 实施2D姿势估算（例如CPM或Hourglass）以运行您自己的示例 在demo.m中更改输入图像（第26行），并加载自己的2D姿势估计（第32行） 参考 3D人体姿势估计= 2D姿势估计+匹配

基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位 的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/ 或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的 位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位

结合YOLOV3的人体姿势识别算法

MMS骨架 介绍 MMSkeleton是一个开源工具箱，用于基于骨骼的人类理解。 这是负责的项目的一部分。 MMSkeleton是根据我们的研究项目。 更新 [2020-01-21] MMSkeleton v0.7发布。 [2019-10-09] MMSkeleton v0.6发布。 [2019-10-08]支持示范动物园。 [2019-10-02]支持自定义数据集。 [2019-09-23]添加基于视频的姿势估计演示。 [2019-08-29] MMSkeleton v0.5发布。 产品特点 高扩展性 MMSkeleton提供了灵活的框架来系统地组织代码和项目，并具有扩展到各种任务

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人体姿势识别 只用cpu fps40+ 实时识别、 多人实时检测 摄像头实时检测源代码 视频源测试源代码 视频源测试效果： https://www.bilibili.com/video/BV1UW4y167qu/

pose_iter_440000.caffemodel pose_iter_116000.caffemodel pose_iter_102000.caffemo 用官方的OpenPose包里的cmd命令下载第三方库文件和第三方包下载速度极其的慢,我下载好了，一起打包！

带有深度学习的人体姿势估计：基于深度学习的人体姿势估计的MATLAB示例

该项目是我们CVPR2019文件“用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习”的正式实现。用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习（CVPR 2019）新闻[2020/03/13] TPAMI：用于视觉识别的深度高分辨率表示学习。 它包括更多的HRNet应用程序，并且提供了以下代码：语义分割，异物检测，面部标志检测和图像分类。 [2020/02/01]我们为HRNet添加了演示代码。 感谢Alex Simes。 用于显示姿态估计结果的可视化代码