DeepStream人类姿势估计 人体姿势估计是计算机视觉任务，它通过在视频或照片中定位人体上的某些关键点来估计人体的配置（“姿势”）。 以下应用程序作为参考，以项目为例，在DeepStream 5.0中部署自定义姿势估计模型。 有关详细的NVIDIA Developer博客，请访问。 输入视频源 输出视频 先决条件 你会需要 DeepStreamSDK 5.0 CUDA 10.2 TensorRT 7.x 入门： 要开始使用，请按照以下步骤操作。 在您的平台上安装 ，通过运行deepstream-app验证其是否正常运行。 最好将存储$DEEPSTREAM_DIR/sources/apps/sample_apps在$DEEPSTREAM_DIR/sources/apps/sample_apps 。 下载TRTPose，使用此 将其转换为ONNX，然后在DeepStream

iOS Objective-C 解析 AR人体姿势识别数据解析封装

Voxgraph Voxgraph是一个全局一致的体积映射框架。 它通过签名距离函数子图的集合表示世界，并通过姿势图优化对其进行对齐。 每个子图都是基于，并且集合本身是使用管理的。 通过重叠子图对之间的配准约束，可以保持局部一致性。 通过直接利用子图的基础符号距离函数表示，可以显着降低这些约束的计算成本。 这样，即使在受计算约束的平台上，也可以在几秒钟内全局优化具有数百个重叠子图对约束的地图。 可以通过向姿势图添加绝对姿势或循环闭合约束来实现全局一致性。 我们希望将来在voxgraph中提供一种内部机制，以检测全局循环关闭。 同时，通过ROS主题提供了一个用于添加来自外部源的闭环的接口。 绝大部分姿势约束都已实现，但是由于我们没有直接的用例，因此这项工作尚未完成。 如果您想使用它们，请创建一个。 当然，甚至更受欢迎。 纸和录像 当使用voxgraph进行研究时，请引用以下论文[

通过3D密集人脸重建实现稳定的头部姿势估计和地标回归 通过Tensorflow Lite框架，人脸网格，头部姿势，界标等，重新实现。 CPU实时人脸检测，对齐和重建管线。 轻量级渲染库，比工具快5倍（3对 。 通过单个网络的相机矩阵和密集/稀疏地标预测。 生成面部参数以实现可靠的头部姿势和表情估计。 设置 基本要求 Python 3.6+ pip3 install -r requirements.txt 渲染致密脸 GCC 6.0+ bash build_render.sh （谨慎）对于Windows用户，请参考以获取更多详细信息。 3D人脸地标 在这个项目中，我们通过3DMM参数回归进行密集人脸重建。 回归目标简化为相机矩阵（ C ，形状为3x4），外观参数（ S ，形状为1x40）和表达变量（ E ，形状为1x10），共有62个维度。 可以通过将这些参数应用于预定义的

pose_estimation_odom：这是针对移动机器人的ROS软件包，该机器人使用三个节点通过里程表进行姿势和方向估计

过滤系统matlab代码Matlab长方体检测 Matlab代码来检测长方体对象。 有两个主要部分：长方体提案生成和提案评分。 注意我们还提供了C ++版本的长方体检测和多视图对象SLAM。 请参阅 。 作者： 相关论文： CubeSLAM：不具有先前模型的单眼3D对象检测和SLAM ，Arxiv 2018，S.Yang，S.Scherer 如何运行： git clone git@github.com:shichaoy/matlab_cuboid_detect.git 然后打开Matlab cd matlab_cuboid_detect init_setup.m detect_cuboid.m 笔记 概述：有关生成提案和3D坐标系的角索引的信息，请参见illustrations.pdf 。 data/文件夹包含一些预处理结果。 边缘检测来自此ros软件包。 垫包含2D对象边界框。 我们使用Yolo来检测2D对象。 也可以使用其他类似的方法。 preprocessing/2D_object_detect是我们的预测代码，用于保存图像和txt。 有时，同一对象实例可能有重叠的框。 我们需要

基于COCO数据集的人体姿势估计 该存储库包含使用深度神经网络执行人体姿态估计的SENG 474数据挖掘项目的在建项目。 下面是我们项目建议的简短摘录。 问题 人体姿态估计（HPE）是识别人体关键点以构建人体模型的问题领域。 许多现有系统接受图像作为输入，有些实现接受诸如点云和视频之类的格式。 HPE的应用广泛且使许多行业受益。 特别是，HPE在电影和游戏行业中均用于动画。 HPE的更险恶的应用可用于识别多个帧（即视频）上的个人。 HPE的另一个子集是手势估计，可用于翻译手语。 由于诸多挑战，HPE是一个困难的问题领域。 这些包括人类外观和体格的变化，环境光照和天气，其他物体的遮挡，关节重叠的自我遮挡，人体骨骼运动的复杂性以及2D图像输入的固有信息丢失[1]。 这个很大程度上未解决的问题使我们能够探索许多新颖和创造性的方法，从而丰富我们的学习经验。 我们很高兴探索这些应用程序，但是我们决定

MATLAB人体异常行为姿势识别。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

该课题为基于MATLAB的人体动作识别，读取测试图片，提取前景，框定目标，根据长宽比例判别。

前言 为了更方便在服务端调用 HTTP 请求，微软在 .NET Framework 4.x 的时候引入了 HttpClient。但 HttpClient 有很多严重问题，一直饱受诟病，比如 InfoQ 的这篇文章 t.cn/Evzy80y，吐槽了 HttpClient 不能立即关闭连接、性能消耗严重等的问题。 Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性，它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpCl