使用torch搭建LSTM实现对羽毛球动作的实时训练并预测，本文将其分为数据集制作、数据处理、模型搭建以及可视化几个步骤

EasyMocap EasyMocap是一个开放源代码工具箱，用于从RGB视频中进行无标记的人类动作捕捉。 在该项目中，我们提供了用于拟合SMPL [1] / SMPL + H [2] / SMPLX [3]模型以从多个视图捕获身体+手+脸姿势的基本代码。 输入（23次浏览） :check_mark: 骨骼 :check_mark: SMPL 我们计划整合更多有趣的算法，请继续关注！ 安装 1.下载SMPL模型 此步骤与相同。 要下载SMPL模型，请转至（男性和女性模型，版本1.0.0，10台形状PC）和项目（性别中性模型）项目网站，并进行注册以访问下载部分。 要下载SMPL + H模型，请访问并注册以访问下载部分。 要下载SMPL-X模型，请访问并注册以访问下载部分。 将它们放置如下： data └── smplx ├── J_regressor_body25.npy ├── J_regr

对于想修改PVZ游戏动画的玩家，可使用此套工具，fla文件记得备份，让你的PVZ像别人视频里的一样新奇，需要一定制作动画基础。

孚心科技惯性动作捕捉系统FOHEART C1驱动安装与软件使用手册1.2.8

S7-1200采用PTO控制第三方伺服回原点时，动作完成后为什么Done位没有置1？

2016年，全球范围内VR商业化、普及化的浪潮正在向我们走来。VR是一场交互方式的新革命，人们正在实现由界面到空间的交互方式变迁，这样的交互极其强调沉浸感，而用户想要获得完全的沉浸感，真正“进入”虚拟世界，动作捕捉系统是必须的，可以说动作捕捉技术是VR产业隐形钥匙。     目前动作捕捉系统有惯性式和光学式两大主流技术路线，而光学式又分为标定和非标定两种。那么我们可以将动作捕捉系统分为以下三大主类：基于计算机视觉的动作捕捉系统（光学式非标定）、基于马克点的光学动作捕捉系统（光学式标定）和基于惯性传感器的动作捕捉系统（惯性式）。接下来我们对这三种形式的动作捕捉系统进

本文涉及的人体动作的捕捉系统的整体框架由下位机和上位机组成。下位机为分布 在全身的传感节点，实时将传感节点的数据，通过无线模块，发送给PC。上位机软件 平台运行在PC 上，PC 通过无线天线实时接收个传感节点的数据，软件平台分析并处理 这些数据，将解算出的人体姿态实时重构为计算机图形，对人体动作在虚拟的3D 场景 中实时重构。 本文基于微型惯性传感器技术，结合惯性导航原理，通过应用数据融合算法、计算 机图形学相关原理和技术以及相应的编程技术，最终设计完成了人体姿态捕捉系统软件 平台。该软件系统平台主要实现了对多个传感节点发送的数据包进行实时接收，数据包 进行拆包以及数据的预处理；运用了数据融合算法，对多个传感器数据的进行融合，完 成了人体姿态的解算。使用四元数描述人体姿态并完成对人体模型实时驱动，进而完成 人体动作重构。本文针对人体的运动规律和人体结构进行了相关研究，并且简化了人体模型。为了 使人体动作重构的效果逼真且计算量小，本文采用了蒙皮骨骼动画技术。为了使该软件 系统能够在Windows 系统下，能够良好的运行，本文选择了DirectX 图形界面库与MFC 框架结合作为软件的基本框架。调用了DirectX 界面库的相应接口，完成了3D 人体模 型的加载。将人体各个肢体在导航系的坐标转换为屏幕坐标，完成对人体模型的驱动。 从最终的演示动作捕捉效果来看，人体动作跟踪效果良好。

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VB模拟鼠标键盘动作

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