Pytorch版本的实时多人姿态估计项目

Meanshift的matlab代码6D姿势 实现一些6d姿态估计算法 线模 线型升级 线路模式 潜类霍夫树（LCHF） 3d凸分割 注意：LCHF 太难调整参数，所以我不打算实现它...... 先决条件 pysixd 文件：params/pysixd/t_less_toolkit/tools/ 复制自处理模型读取/渲染、数据集读取和评估 数据集 使用以下 cmd 获取 6DPose 文件夹下的数据集 wget -r -np -nH --cut-dirs=1 -R index.html http://ptak.felk.cvut.cz/6DB/public/ 图书馆 使用 contrib rgbd 模块安装 opencv3 安装pybind11 pip3 install -r requirements.txt 脚步 在目标文件夹中： mkdir 构建光盘构建/ .. 制作 在 6dpose 文件夹中，如果使用 pybind： pip3 安装 target_folder/ python3 target.py 线模 linemod.py 中的代码将训练和检测下载数据集中的对象。 参考 op

文件网址：https://www.dropbox.com/s/llpxd14is7gyj0z/model.h5

多人姿态估计是近几年众多领域研究的热点问题。在学科交叉研究方面，人体姿态估计及到计算机科学、运动人体科学、环境行为学和材料科学等。已应用于自动驾驶、影视创作、安防异常事件监测和体育竞技分析、康复等实际场景。成为人工智能领域研究的前沿课题，此类研究也将在竞技体育、运动康复、日常健身等方面发挥非常重大的意义。本源码可以在免费云gpu上用cpu测试，本地如果笔记本或者台式机配置相应环境，也能用cpu运行。源码直接用预训练没有训练代码。

根据视觉十四讲中第七讲为框架，自制的介绍多试图几何的讲义。介绍了基于单目摄像机采集到的多帧图像，实现相机的位姿估计。介绍了対级几何，三角测量，八点法，P3P，ICPSVD分解。对于上述方法的理论推导完善且详尽，对于求解问题用到的算法进行了简明的整理。是学习SLAM前端特征点法的好资料。

人体姿态估计的目的是通过图像、视频等输入数据定位人体部位，构建人体表征(如人体骨架)。在过去的十年中，它受到了越来越多的关注，并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实和虚拟现实等领域。

aprilslam, ROS下AprilTags的映射和姿态估计 AprilSLAM - AprilTags的映射和本地化AprilSLAM是一个用于在非结构化环境中从单个或者多个 AprilTags(link) 快速进行相机姿态。 AprilSLAM不需要预先知道标签的位置来估计相机的姿态。 只要在

低成本MEMS器件具有低精度高噪声特点,其误差随时间不断累加,无法满足长时间载体姿态测量要求,针对此问题,设计了基于四元数扩展卡尔曼滤波器EKF(ExtendedKalmanFilter)的姿态估计算法。该算法将姿态四元数作为EKF滤波器状态,应用测量的角速率完成滤波器时间更新;应用载体所处位置的重力场与地磁场数据,完成滤波器量测更新,抑制了姿态误差发散,解决了长时间姿态测量问题。为检验算法可行性,分别开展了转台精度实验与静态实验,实验结果表明:俯仰、横滚角精度优于0.1°,航向角精度优于0.2°,2h内

多人姿态估计是近几年众多领域研究的热点问题。在学科交叉研究方面，人体姿态估计及到计算机科学、运动人体科学、环境行为学和材料科学等。随着相关研究的逐步深入以及计算机视觉、5G通信的飞速发展，人体姿态估计技术已应用于自动驾驶、影视创作、安防异常事件监测和体育竞技分析、康复等实际场景。成为人工智能领域研究的前沿课题，此类研究也将在竞技体育、运动康复、日常健身等方面发挥非常重大的意义。本源码可以在免费云gpu上用cpu测试，本地如果笔记本或者台式机配置相应环境，也能用cpu运行。

针对目前基于学习的姿态估计方法对训练样本及设备要求较高的问题，提出一种基于面部特征点定位的无需训练即能估计单幅图像中人脸姿态的方法。通过 Adrian bulat人脸特征点定位器和 Candide-3构建稀疏通用人脸模型并获得五官特征点，确定模型绕Z轴的旋转范围及搜索步长，在指定z轴旋转角度下，使用修正牛顿法通过模型的旋转、平移及缩放变换对齐模型和图像中人脸五官角点，得到该角度下模型绕x轴、F轴的旋转角度及绕z轴候选角度下的损失函数值，根据最小损失函数值确定人脸绕3个轴旋转的最佳值。实验结果表明，该方法能够快速估计自遮挡的大姿态角度人脸，在公共人脸库 MulTI-pie BIW1和AFLW上的平均误差分别为3.79°437°和6.04°，明显高于同类人脸姿态估计算法，具有较好的实用性能。