burp https证书与关闭HSTS正确姿势，决定干货，希望大家喜欢。

堆叠沙漏模型：TensorFlow实现 A.Newell等人的用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络的Tensorflow实现。 代码作为MSc Computing个人项目的一部分（伦敦帝国学院2017年） 基于 -A.Newell等 -肖楚等。 -可用（重型型号） 状态 这是一个WIP回购 已测试人体姿势 效率（在较轻的模型上工作） 数据生成器完成（在协议缓冲区上工作） 多人姿势估计（尝试实现固定帧速率） 目前接受过培训 配置文件 目录中有一个``config.cgf''，其中包含调整模型所需的所有变量。 training_txt_file : Path to TEXT file cont

通过检测不良姿势预防背部疼痛并立即纠正！ 硬件组件: Arduino UNO和Genuino UNO× 1 BLE Shield - RedBear× 1 Adafruit模拟加速度计:ADXL335× 1 5毫米LED:红色× 1 5毫米LED:黄色× 1 5毫米LED:绿色× 1 SparkFun按钮开关12mm× 1 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE Apple Xcode 背部疼痛影响全世界大量人群，影响脊柱健康并导致许多健康问题（对生活质量，睡眠障碍，呼吸系统问题的负面影响......） 一半的背痛是由不适当的姿势引起的，因此可以通过矫正姿势来预防和治愈。唯一的要求是实际检测到不良姿势。 该项目的重点是解决这个问题:构建一个可穿戴设备，能够检测不良姿势并提供即时反馈，让佩戴者立即纠正他的姿势。实时姿势数据也将通过蓝牙传送到Cordova移动应用程序上。 对于这个原型，我使用LED来指示姿势，但最终产品将配备振动模块以提供触觉反馈。

消息！ 2020年8月： 发布了！ 更强大的追踪！ 包括全身（脸，手，脚）要点！ 现在可用。 2019年12月：AlphaPose 发布了！ 较小的型号，更高的精度！ 2019年4月：发布的AlphaPose！ 在COCO验证集上，它以23 fps的速度运行。 2019年2月： 集成到现在AlphaPose！ 2018年12月：了PoseFlow的！ 3倍更快，支持姿态跟踪结果可视化！ 2018年9月： 发布了！ 它在COCO验证集上以20 fps的速度运行（平均每张图像4.6人），并达到71 mAP！ AlphaPose 是一种精确的多人姿势估计器，它是第一个开源系统，在COCO数据集上达到70+ mAP（75 mAP），在MPII数据集上达到80+ mAP（82.1 mAP）。 为了在帧中匹配与同一个人相对应的姿势，我们还提供了一种称为Pose Flow的高效在线姿势跟踪

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关于模式识别分类的代码，C#代码和教学ppt，设计为一个分类库。

计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文）

本课题为基于形态学的人体行为检测系统，可以识别卧躺，站立，蹲坐等几种姿势。根据圈定的矩形长宽比例，带有一个GUI可视化界面，程序简单易懂通俗。

CPU上的实时2D多人姿势估计：轻量级OpenPose 该存储库包含培训代码。 这项工作极大地优化了方法，从而可以以可忽略的精度下降在CPU上实现实时推断。 它检测骨骼（由关键点和它们之间的连接组成）以识别图像中每个人的人体姿势。 该姿势可能包含多达18个关键点：耳朵，眼睛，鼻子，脖子，肩膀，肘部，手腕，臀部，膝盖和脚踝。 在COCO 2017关键点检测验证集上，此代码对于单尺度推断（无需翻转或完成任何后处理）可达到40％的AP。 可以使用此存储库复制结果。 此仓库与明显重叠，但是仅包含用于人体姿势估计的必要代码。 :fire: 看看我们的准确的（现在仍然快）单人姿态估计，其中排名在CVPR'19

数据是从MPII人类姿势收集的，并转化为一个".csv"文件。 mpii_human_pose.csv