ROS：img2pose 通过6DOF人脸姿势估计进行人脸对齐和检测 该存储库为img2pose神经网络提供了一个ROS包装节点，用于在多个面部上进行六个自由度（6DoF）检测，而无需事先进行面部检测。 此存储库中包含的模型已在WIDER FACE数据集中进行了训练。 原始模型和培训说明可在项目。 在Intel 和GeForce GTX1060 / 6Gb上以运行 安装 将此存储库克隆到catkin工作区中，并在运行catkin_make之前使用catkin_make安装依赖catkin_make 。 pip3 install -r requirements.txt 用法 当前有一个包装器节点，用于加载模型，订阅sensor_msgs / Image主题，在图像回调函数中运行预测并以彩色轴的形式将6DOF头部姿势渲染到框架上。 rosrun ros_img2pose img2po

带有深度学习的人体姿势估计：基于深度学习的人体姿势估计的MATLAB示例

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检测帕金森病 帕金森氏病与运动障碍症状有关，例如震颤，僵硬，运动迟缓和姿势不稳。 运动迟缓和僵硬的表现通常在疾病的早期。 这些对患者的笔迹和素描能力有显着影响，显微照相术已被用于帕金森氏病的早期诊断。 虽然人的笔迹受许多因素（例如语言熟练程度和教育程度）的影响，但发现绘制形状（例如螺旋形）是一种非侵入性且独立的措施。 怎么跑 python detect_parkinsons.py --dataset dataset/spiral python detect_parkinsons.py --dataset dataset/wave

我国近视眼人数已近4.5亿，近视发病人数位居世界第一，近视发生率已经达到世界平均水平的1.5倍，青少年近视发生率更是高达50%至60%。近视人数连年攀升，已经成为影响我国人民健康的重要问题。Airoha 推出AB1601+Bosch BMA253智能笔方案可有效解决青少年因书写姿势不当造成的近视问题。智能笔内置了四个感应器，分别是距离感应器、光线感应器、触摸感应器和角度感应器，全方位对孩子的坐姿、握姿和环境光进行检测，分别检测头部到笔的距离和握笔姿势以及环境光亮度中的其中有任何一项检测到不符合标准的电平信号反馈到AB1601，笔芯就会缩回并提示。待纠正后才能恢复正常。对预防青少年近视有非常显著的效果，也深受广大家长喜爱。 核心技术优势1、AB1601超低待机功耗（0.1uA）特别适合应用在电池容量小的产品; 2、低成本,有完整的开发资料，客户无需更改即可实现产品功能; 3、封装体积小，方便产品小形化设计。 4、自带蓝牙4.2，能拓展产品支持手机连接APP功能，Airoha提供APK开发编程指导和Source code资料。 方案规格1、支持SPI和I2C通讯，可连接多种外设，实现距离感应器、光线感应器、触摸感应器和角度感应器，全方位的坐姿、握姿和环境光进行检测； 2、AB1601方案有多达24个GPIO可接外部设备，实现产品功能多样化； 3、内置512KB flash，32bit 16/48MHz MCU; 方案来源于大大通

该项目是我们CVPR2019文件“用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习”的正式实现。用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习（CVPR 2019）新闻[2020/03/13] TPAMI：用于视觉识别的深度高分辨率表示学习。 它包括更多的HRNet应用程序，并且提供了以下代码：语义分割，异物检测，面部标志检测和图像分类。 [2020/02/01]我们为HRNet添加了演示代码。 感谢Alex Simes。 用于显示姿态估计结果的可视化代码

石头剪刀布视觉 使用实时摄像头让机器查看人的手，并使用卷积神经网络实时识别手（石头、纸或剪刀）的姿势。 系统要求 相机设备（例如笔记本电脑的内置网络摄像头） Python（3.6 或更高版本） Numpy（1.13.3 或更高版本） TensorFlow（1.8 或更高版本） 以下任一情况： PyGame（1.9.3 或更高版本） OpenCV（3.2.0 或更高版本） PyGame 与 OpenCV 要访问相机并在屏幕上显示 GUI 窗口，需要一个能够完成所有这些操作的库。 该项目目前支持 2 个库：PyGame 和 OpenCV。 任何一种都可以使用。 为了帮助您选择，这里是一个比较： OpenCV 优势： 适用于各种平台，包括 Linux 和 Windows。 OpenCV缺点： 作为一个成熟的计算机视觉库，它对于访问相机的小任务来说过于庞大和繁重。 轮子大小

点击上传视频文件将文件传入，系统统计人数，并输出太极拳姿势：如：高探马。 视频中的各单位的姿势分别计算。 std.txt为标准姿态数据，ProcessImage.py用来获取图片姿态数据，Classifier.py用来实现姿态分类，GUI2-3.py为GUI界面代码

使用OpenPose/DLIB库实现一些最先进的计算机视觉应用程序。 基于C/C++/Python的计算机视觉模型，使用OpenPose、OpenCV、DLIB、Keras和Tensorflow库。目标检测、跟踪、人脸识别、手势、情绪和姿势识别 C/C++/Python based computer DLIB：计算机视觉和其他机器学习的现代C++工具包。 Kerasify：用于从C++应用程序运行KARAS模型的小型库。 OPENCV：开源计算机视觉库。 OpenStA:一个实时多人关键点检测和多线程C++库。 操作系统（支持）： Ubuntu 16.04 Nvidia Jetson TX2 要求： 至少有1.6 GB可用的NVIDIA图形卡（NVIDIA smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。 至少2 GB的可用RAM内存。 推荐：cuDNN和至少8核的CPU。