mediapipe-python-sample 示例Python包。 自2021/03/03起，以下6种具有Python实现的功能均可用。 要求 mediapipe 0.8.3或更高版本 OpenCV 3.4.2或更高版本 可以使用pip安装mediapipe。 pip install mediapipe 演示版 这是运行演示的方法。 面网 python sample_facemesh.py - 设备指定相机设备编号默认值：0 - 宽度拍摄相机时的宽度默认值：960 - 高度拍摄相机时的垂直宽度默认值：540 --max_num_hands检测到的最大手数默认值：1 --min_detection_confidence检测置信度阈值默认值：0.5 --min_tracking_confidence跟踪置信度阈值默认值：0.5 --use_brect是否绘制外接

“ PVNet：用于6DoF姿势估计的像素级投票网络”代码CVPR 2019口头好消息！ 我们发布了一个干净的PVNet版本：clean-pvnet，包括如何在自定义数据集上训练PVNet。 对tless数据集的训练和测试，我们在其中检测图像中的多个实例。 PVNet：用于6DoF姿势估计的像素化投票网络PVNet：用于6DoF姿势估计的像素化投票网络Sida Peng，刘元，黄启兴，周小伟，包虎军CVPR 2019口腔项目页面欢迎任何问题或讨论！ 截断LINEMOD数据集检查

希望网 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿势估计网络。 在300W-LP数据集上对模型进行了训练，并在具有良好定性性能的真实数据上进行了测试。 有关方法和定量结果的详细信息，请查看CVPR Workshop。 新的 新的 要使用，请安装和 （用于视频）-我相信，除了numpy之类的常用库之外，您只需要这些即可。 您需要一个GPU才能运行Hopenet（目前）。 要使用dlib人脸检测在视频上进行测试（头部中心会跳动）： python code/test_on_video_dlib.py --snapshot PATH_OF_SNAPSHOT --face_model PATH

Android NDK上的GPU加速TensorFlow Lite应用程序。 在Android NDK上运行并测量TensorFlow Lite GPU委托的性能。 1.应用 轻巧的人脸检测。 更高精确度的人脸检测。 检测面部并估计其年龄和性别 基于预训练模型 使用Moilenet进行图像分类。 物体检测 使用MobileNet SSD进行对象检测。 头发分割 头发分割和重新着色。 3D姿势 从单个RGB图像进行3D姿势估计。 虹膜检测 通过检测虹膜来估计眼睛位置。 姿势网 姿势估计。 深度估计（DenseDepth） 从单个图像进行深度估计。 基于https://github.com/ialhashim/DenseDepth的预训练模型 语义分割 为输入图像中的每个像素分配语义标签。 动漫自拍照 生成动漫风格的人脸图像。 基于https://githu

主要介绍了详解在Ubuntu上的Apache配置SSL(https证书)的正确姿势，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

瑜伽姿势估计应用程序 表中的内容 概述：- 这是一个瑜伽姿势估计应用程序，它可以通过使用posenet和KNN分类器实时检测瑜伽姿势。 这里使用的数据集是自定义数据集，由 3 个视频组成，用于表示 3 种不同的姿势。 它部署在heroku中。 需要注意的一件事，即这将适用于所有移动和边缘设备。 动机：- 这个项目是我在 ShapeAI 实习的一部分，担任机器学习工程师实习生。 该项目可以扩展为完美的瑜伽教练，以使用 AI 跟踪姿势并保持健康。 技术方面：- 该项目主要分为前端，后端两部分。 让我们详细讨论它们中的每一个。 前端部分：-主要是从前摄像头采集姿态图像，用于姿态识别。 该图像被传递给在 ml5.js 中预训练的posenet模型并获取计数部分位置x和y并将它们保存以以json的形式获取数据。 我们将从图像中检测到 17 个姿势，其中有 2 个与之相关的值，总共 34 个

MATLAB异常行为检测。检测行走，摔倒，打架斗殴等行为。带界面GUI。

姿势识别源代码matlab 该网站包含用于使用WiFi进行手语识别的通道状态信息（CSI）轨迹的数据集。 引用论文 马永森，周刚，王双权，赵宏阳和荣伍伯。 2018年。SignFi：使用WiFi进行手语识别。 程序。 ACM互动。 暴民。 可穿戴的无处不在的技术。 2，1，第23条（2018年3月），共21页。 DOI： 概述 下图显示了手语识别技术的比较。 档案文件 该存储库包含以下文件。 您同意下载并使用这些文件。 档案文件 描述 尺寸 在实验室环境中，针对276个符号字的分段下行链路CSI跟踪。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.44GB 在实验室环境中，针对276个符号字的分段上行链路CSI跟踪。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.33GB 家庭环境中276个符号字的分段下行链路和上行链路CSI跟踪。 一位用户执行了2,760个276个手势手势的实例。 1.37GB 在实验室环境中，针对150个符号字的分段下行链路CSI跟踪。 由五个用户执行的7,500个150个手势的实例。 1.93GB 使用数据集进行培训和测试的MATLAB源代码

介绍 English | MMPose是一个基于PyTorch的开源姿势估计工具箱。它是的一部分。 master分支可与PyTorch 1.3+一起使用。 COCO 17点姿势估计 133点全身姿势估计（） 主要特点 支持多种任务 我们支持当前研究领域中广泛的主流人体姿势分析任务，包括2d多人人体姿势估计，2d手姿势估计，2d人脸界标检测，133个关键点全身人姿势估计，时尚界标检测和3d人网格恢复。 更高的效率和更高的精度 MMPose实现了多种最新（SOTA）深度学习模型，包括自上而下和自下而上的方法。与等其他流行的代码库相比，我们可以实现更快的训练速度和更高的准确性。有关更多信息，请参见 。 支持各种数据集 该工具箱直接支持多个流行且具有代表性的数据集，COCO，AIC，MPII，MPII-TRB，OCHuman等。有关更多信息，请参见 。 精心设计，测试和记录 我们将MMP

POSQ POSQ是有效的扩展或转向功能，适用于基于采样的运动计划器。 IROS 2014论文“新型RRT扩展功能可实现高效，平滑的移动机器人运动规划”中介绍了所有适当的层。 转向功能可用于生成闭环正向仿真或控制实际机器人。 我们扩展了现有不连续状态反馈控制器的控制律，使其可用作RRT扩展函数，并证明保留了所有相关的稳定性。 我们研究了作为RRT和RRT *扩展程序的新方法的属性，并将其与基于样条的方法以及各种大小的运动原语进行了系统地比较。 结果表明，我们的方法通常在使用较小树木的情况下，可以在较短的时间内生成更平滑的目标路径。 对于RRT *，如果有更多的计划时间，该方法还可以产生最短的路径并实现成本最低的解决方案 实作 您将在不同版本中实现的不同目录中找到steer函数： 的MATLAB 基于Sertac Karaman（ ）开发的SMP库的C ++实现。 ROS软件包