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。

利用智能手机数据识别人类活动和姿势转换 问题陈述描述 通过智能手机传感器（加速度计和陀螺仪）监测人类活动。该声明将根据这些传感器读数将人类活动分为12类。 数据集 基于智能手机的人类活动和姿势转换识别数据集 智能手机传感器数据分为两类：- 时域特征——累积（x，y，x），最小值，中值，熵等。 频域特征——时域特征的DFT（加速度、急动幅度、陀螺仪幅度等）。 数据可视化 使用二维PCA和TSNE嵌入将数据可视化。TSNE可视化显示，不同的类可以很好地分离。 实验 在不同的参数变化中实现了几种分类技术。下文给出了所有实验的详细研究： 神经网络（单层和多层感知器） SVM（线性和高斯核） 增压（具有不同的损耗函数）

This will train a model which used in my university graduate project "Human Posture Recognition Based on Neural Network in Robot Controlling". I train this model that using Python, Keras, and Theano as backend, then I get a better classification accuracy which is 99.04%. Requirement Python 3.5 Keras Theano / TensorFlow (as Keras backend) Numpy Pandas

视频转Pose3D 通过视频预测3d人体姿势 先决条件 环境 Linux系统 Python> 3.6发行版 依存关系 配套 火炬> 1.0.0 tqdm 枕头 科学的 大熊猫 h5py 视觉 尼巴​​贝 opencv-python（使用pip安装） matplotlib 2D联合探测器 字母（推荐） 从（ | ）下载duc_se.pth ，放置到./joints_detectors/Alphapose/models/sppe 从（ | ）下载yolov3-spp.weights ，放置到./joints_detectors/Alphapose/models/yolo HR-Net（我的测试环境中3d关节性能不佳） 从下载pose_hrnet * ），放置到./joints_detectors/hrnet/models/pytorch/pose_coco/ 从下载yo

此仓库实现了我们的ICCV论文“用于3D人体姿势估计的Cross View融合” 快速开始 安装 克隆此仓库，我们将克隆多视图姿势的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们，并使它们看起来像这样： ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet ├── resnet152-b121ed2d.pth ├── resnet50-19c8e357.pth └── mobilenet_v2.pth.tar 可以从以下链接下载它们： : 初始化输出（训练模型输出目录）和日志（张量板日志目录）目录。 mkdir ouput mkdir log 并且您的目录树应该像这样

人体姿势检测器，在Unity Barracuda上运行Mediapipe姿势检测神经网络模型。

基于视频实现ML套件姿势检测 在Android Studio存储的视频文件上实现Google ML Kit姿势检测 在手机中存储的视频文件上实现谷歌MLKit姿势检测。 我在TextureView基础上实现了SurfaceTextureRelister。 onSurfaceTextureUpdated函数从视频中获取新帧或新屏幕时被调用，因此每次运行该函数时，会从纹理视图中获取图像，然后根据该图像生成输入图像，并将其发送到姿势检测模型。 在姿势模型的onSuccessListener中，可以绘制叠加。

数据集包含20人的超过15,000张图像（6位女性和14位男性-两次记录了4个人）。 对于每一帧，都提供深度图像，相应的rgb图像（均为640x480像素）和注释。 头部姿势范围涵盖大约+ -75度偏航和+ -60度俯仰。 地面真相以头部的3D位置及其旋转的形式提供。

合成人类生成的姿势数据增强 该知识库是的硕士论文的一部分，是在开发的。 给定的管道可以使用通过任何深度相机扫描的点云（推荐：Intel RealSense D435i），并根据点云的颜色信息的可用性实现迭代最近点（ICP）的两种不同变体。 整个过程如下图所示。 接触： 表中的内容 输出 后期处理 引文 执照 致谢 接触 参考 资料收集程序 出于本项目的目的，请从深度相机收集点云或扫描数据。 主要算法接受.pcd或.ply格式的点云，并且可以接受2到5000之间的任意数量的点云。点云（扫描）的数量取决于最终注册的点云分辨率的要求。 硬件 在创建管道的实验中，我们使用了Intel RealSense D435i ，它是Intel的深度感测相机。 英特尔实感:trade_mark:D4xx深度摄像头可以每秒高达90帧的速度传输实时深度（即测距数据）和色彩数据，生成深度数据的所有处理均由嵌入式D4专用集成电路在板