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姿势识别源代码matlab 关键点检测 我们的模型使用带有递归模块的卷积神经网络从单个图像检测身体关键点。 下面，我们提供代码来训练和测试模型。 有关基于Web的演示，请访问。 软件依赖关系 您需要MATLAB和工具箱来运行此演示。 该演示已针对Matlab 2016a，CUDNN v5.1和cuda 8.0（使用Linux机器）进行了编译和测试。 训练模型（MPII人类姿势数据集） 通过执行getMPIIData_v3.m然后拆分MPIIData_V4.m下载并准备数据集。 数据准备需要几分钟才能完成。 输出是火车（ MPI_imdbsT1aug0.mat ， 〜3GB ）和验证（ MPI_imdbsV1aug0.mat ，〜0.3GB）文件。 执行trainBodyPose_example.m （需要设置一些参数，例如MatConvNet路径和GPU索引）。 要测试模型，请运行下面的演示，如下所述。 用一次循环迭代训练模型的参数： net = initialize3ObjeRecFusion(opts,2,0,'shareFlag',[0,1]); opts.derOutputs

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基于卷积神经网络级联人脸关键点检测算法.docx

冲浪配准数学代码盖姆 这是Toby Collins，Pablo Mesejo和Adrien Bartoli发表于欧洲的同行评议论文“基于图的关键点匹配中的错误分析和建议的解决方案”中Matlab的基于图的仿射不变关键点匹配（GAIM）的Matlab实现。 2014年9月召开的计算机视觉会议。GAIM解决了两个图像的一般基于关键点的图形匹配问题。 它不需要对象的数量，遮挡的数量，图像之间的非刚性运动的数量，背景杂波的数量或对象的拓扑结构（如果例如对象撕裂，状态可能会发生变化）的先验知识。 这是作者的实现。 如果您在工作中使用此代码的任何部分，请引用本文。 最重要的是，我们希望您会发现此代码有用。 基于图的关键点匹配是一个非常困难的计算机视觉问题，尚未完全解决，需要进行不断的研究。 问题包括使用例如SIFT或SURF检测两个图像中的关键点（或特征），然后使用它们的描述符和相邻关键点之间的几何约束来匹配关键点。 解决方案对于几种应用程序非常重要，包括非刚性对象跟踪，配准和非刚性场景理解。 为了使其正常工作，图像中的对象必须具有良好的纹理（以便可以检测到关键点），并且图像不应被噪声，模糊或压缩

为了提高三维点云数据配准的效率, 提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先, 定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型, 提出基于该模型的关键点选择算法; 其次, 为每个关键点建立局部坐标系, 计算关键点的快速点特征直方图, 使用采样一致性配准算法匹配关键点的特征, 去除错误匹配点, 求解出变换矩阵, 完成初始配准; 最后, 使用ICP算法, 对多视点云的初始配准结果进行精确配准。实验结果表明, 在散乱点云数据和自获取的深度点云数据配准中, 该算法能够在确保配准精度的同时有效提升配准效率。

主要介绍了Tensorflow实现卷积神经网络用于人脸关键点识别，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

pyqt5+AI健身+mediapipe 可视化界面opencv实现人体关键点检测，AI健身计数等功能。详细：https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/124670291?spm=1001.2014.3001.5502。使用OpenCV+mediapipe的BlazePose以及前端界面的Qt Designer+Pyqt5实现的一个基于人体姿态识别的AI健身系统，可以实现选择打开图片文件或者是视频文件，具有视频的关闭播放和更换视频播放等功能。视频可以在CPU下实时检测。 注： 1.中间数字为角度。采用的是12，14，16，可自由更改。 2.左上角为fps，左下角为次数统计。 3.关闭视频后再打开视频，检测速度有明显提升，暂没发现是什么原因。