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基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

OpenCV V4L2 使用OpenCV显示/处理摄像机流时，用于评估摄像机性能的一组应用程序（和帮助程序库）。 OpenCV构建脚本 该存储库还包含一个脚本及其相关文件，这些文件会自动启用具有各种功能和优化标记的OpenCV来进行获取，构建和安装。 该脚本还安装所需的依赖项。 此外，它会根据成功构建的要求自动尝试修补标头。 笔记 该脚本需要在其依赖项可用的同一文件夹中运行。 否则，脚本可能无法正常工作。 该脚本不会自动尝试安装CUDA。 必须手动安装。 对于Jetson主板，可以在找到说明。 编译安装 要安装优化的OpenCV，请执行以下操作： cd opencv bash opencv_install_script.bash 这样就可以成功安装OpenCV。 要构建示例应用程序和帮助程序库，请执行以下操作： cd .. mkdir build && cd build cmake

张正友标定方法流程 1.打印一张标定板，然后附加到一个平坦的表面上。 2.通过移动相机或者平面拍摄标定板各种角度的图片。 3.检测图片中的特征点 4.计算5个内部参数和所有的外部参数 5.通过最小二乘法先行求解径向畸变系数。 6.通过求最小参数值，优化所有的参数 1