一个简单的C++实现的鼠标操作录制并执行的小程序，支持定义循环次数，循环间隔，具体使用说明可以参考我的博文： https://blog.csdn.net/qq_42799236/article/details/107030999；

分散注意力的驾驶员多动作分类 :automobile: :sport_utility_vehicle: :bus: 1.问题 预测可能性：驾驶员在每个演讲中都在做什么？ 我们需要图像分类成以下10类 c0：安全驾驶 c1：发短信（右） c2：电话交谈（右） c3：发短信（左） c4：电话交谈（左） c5：操作收音机 c6：喝酒 c7：伸手去拿 c8：化妆 c9：与Pessenger交谈 2.资料 3.特点 数据由驾驶员图像组成，每个图像都是在汽车中拍摄的，驾驶员在汽车中做某事 发短信 吃 在讲电话 化妆品 伸手向后（伸到后座上的某些物体） 4.档案 imgs.zip-所有（训练/测试）图像的压缩文件夹。 sample_submission.csv-格式正确的样本提交文件。 driver_imgs_list.csv-培训图像，其主题（驾驶员）ID和班级ID的列表。 5.图书馆 NumPy 大熊猫 Matplotlib 斯克莱恩 凯拉斯（实用程

AM600基于Codesys的平台，具有高级编程思想，面向对象OOP。

dtw 代码matlab STWP-master 3D骨架动作识别的matlab代码 Raviteja Vemulapalli、Felipe Arrate 和 Rama Chellappa，“通过将 3D 人体骨骼表示为谎言群中的点来进行人体动作识别”，CVPR，2014 年。 如果您要使用它，请引用它。 该代码由 Raviteja Vemulapalli 实现并由我们开发，主要用于比较一些不同的特征提取方法的性能，例如关节位置、关节角度、李群和 STWP（我们提出的，结果证明是一种更好的方法）和其他人）。 此代码已在 Matlab R2017a 中实现，并在 Linux (ubuntu) 和 Windows 7 中进行了测试。 实验设置： 跨学科 - 一半的科目用于训练，剩下的一半用于测试。 结果平均超过 10 个不同的训练和测试科目组合。 数据集 我们为所有支持的数据集提供预先计算的骨架序列： 跑步 matlab 文件“run.m”使用 5 种不同的骨架表示来运行 UTKinect-Action、Florence3D-Action 和 MSRAction3D 数据集的实验：“JP”

Unity 3D 动作类《魔兽》回合制游戏源码 说明： Unity3d魔兽回合制游戏源码， c#脚本，有菜单、商店和战斗场景，鼠标选择技能图标释放技能 大家可以作为仪的基础项目实用，适合二次开发，项目需要安装NGUI插件 已经一并打包，导入即可 运行环境： Unity4.6.1

使用CNN进行动作识别 在该项目中，对卷积神经网络（CNN）进行了训练，以使用Pytorch对图像和视频进行分类。 数据集 使用过的UCF101数据http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php但仅接受了10个班级（共101个班级）。 每个剪辑有3帧，每帧为64 * 64像素。 片段的标签位于q3_2_data.mat 。 trLb是训练剪辑的标签，而valLb是验证剪辑的标签。 首先对CNN进行训练以对每个图像进行分类。 然后，使用3D卷积训练CNN，将每个剪辑分类为视频而不是图像 Kaggle比赛 CNN对图像的动作识别-排名第10- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3 CNN对视频的动作识别-排名32- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3video

Cocos2d-html5横版动作游戏源码,一个简单的游戏打斗场景。一个英雄，一个怪物。可以控制英雄来回走动并且攻击，怪物实现简单 AI 并且自动攻击，有着不同的血量槽、控制系统，可以使用触摸，但为了操作的体验，同样实现了键盘映射 。可以使用 W、A、S、D 来控制人物的走动，J、U、I 实现一个普通攻击和两个特效攻击

以基于视频的人体动作识别为核心，首先对传统RGB动作识别领域的算法进行了全面回顾，包括传统算法和基于深度学习的算法，基于RGB视频的动作识别易受背景光照的影响识别精度不高，但有丰富的颜色外观信息；然后对RGB-D动作识别领域的算法进行分析总结，主要分为深度序列、骨骼和多特征融合三个方面，RGB-D视频具有多个模态可以为动作识别提供更多的信息，可以弥补基于RGB视频的不足但也带来了新的挑战；最后对常用数据集和未来可能的发展方向进行了展望。

majsoul_wrapper 是一款猫粮工作室开发的一款多人在线日本麻将游戏。 majsoul_wrapper封装了基于websocket抓包的输入接口(input)与基于图像识别的鼠标操作输出接口(output)，作为sdk供第三方AI调用，以实现自动化在《雀魂》中打麻将。一个使用majsoul_wrapper的MajsoulAI示例可以参考。 使用说明 开启mitmproxy majsoul_wrapper使用以中间人攻击(Man-in-the-middle Attack)的形式抓取经过代理服务器的网络通信。 如果你还没有安装mitmproxy，那么需要先安装: $pip install mitmproxy $mitmdump --version 如果你正处在majsoul_wrapper的目录中，可以通过以下命令开启mitmproxy控制台进程: $mitmdump -s addo

自己做的flash公益动画 有源文件 用flash 5.5做的 包含人物吸烟的动作 烟雾效果 画面美观 时常十多秒