关于Kinect骨骼手势识别的详细解析，有助于初学者学习

matlab求导代码OpenSim Moco OpenSim Moco是使用直接配置方法解决涉及肌肉骨骼系统的最佳控制问题的工具包。 Moco解决了以下几类问题： 解决产生观察到的运动的肌肉活动。 解决大约跟踪观察到的运动的肌肉活动。 解决一个新的议案，以优化用户定义的成本。 解决在模拟和测量的肌肉活动之间产生良好匹配的肌肉属性。 建筑物莫科 Moco依赖于以下软件： OpenSim ：模拟肌肉骨骼系统的平台。 Simbody ：多体动力学。 CasADi ：算法差异和与非线性求解器的接口。 Tropter ：C ++库，用于通过直接搭配解决一般的最佳控制问题。 目前，Tropter的源代码是Moco的一部分。 Eigen ：C ++矩阵库。 ColPack ：用于有效地计算导数。 ADOL-C ：自动区分。 Ipopt ：非线性程序求解器。 通过在dependencies文件夹中构建CMake项目来构建dependencies 。 视窗 在Windows上，您可以运行build_on_windows.ps1 PowerShell脚本来获取Moco的依赖关系并构建Moco。 该脚本假定

利用Kinect设备获取深度图像，通过前景提取得到深度图像中的人体目标，使用距离变换（包括欧氏距离、城市街区距离、棋盘距离方法）和图像细化算法（包括Hilditch细化算法和Zhang快速并行细化算法）研究并实现了人体骨骼的提取，通过实验对各算法的运行效果进行了对比分析。同时，利用深度图像具备深度信息这一特点解决了在骨骼提取中出现的人体自遮挡问题。在获取的人体骨骼线基础上根据人体测量比例定位人体各骨骼关节点，最终通过实验证明了该骨骼提取方法的有效性。

matlab超声成像代码骨重建 从超声图像重建 3D 骨骼结构 主要的 MATLAB 代码是RunDemo.m 。 结果位于/Result文件夹中。 使用 ImageVis3D 查看.uvf文件。

肌肉骨骼X光片异常分类器 实验 网络 准确性（遇到） 精度（遇到） 召回（遇到） F1（遇到） 河童（相遇） DenseNet169（基准） .83（.84） .82（.82） .87（.90） .84（.86） .65（.65） 移动网 .81（.83） .80（.82） .85（.89） .82（.85） .62（.62） NASNetMobile .82（.83） .78（.80） .89（.92） .83（.86） .63（.63） 此外，pytorch中的ResNet50也获得了等效的结果。 数据集 @misc{1712.06957, Author = {Pranav Rajpurkar and Jeremy Irvin and Aarti Bagul and Daisy Ding and Tony Duan and Hershel M

骨架搅拌机 在Blender 2.79b中对骨骼进行动画处理

matlab代码粒子群算法Autoscoper-V2 本版本的自动显微镜由Ben Knorlein博士重新设计。 Autoscoper 1由Andy Loomis（原始CUDA版本）和Mark Howison（OpenCL重新实现）开发。 版本2结合了CUDA和OpenCL版本的来源，并允许使用其中任何一个。 此外，为了简化安装和编译，已将构建系统更改为CMake，并将UI切换为QT4。 与原始版本相比，第2版还改善了处理，改进了多个错误并提供了新功能，例如，多骨支持，批处理，使用外部软件来计算骨骼的匹配度（例如Matlab），改进的裁剪和许多其他功能。 最新版本的autoscoper由Bardiya Akhbari修改和维护。 可以从下载源代码和二进制文件。 另外，请检出由Bardiya Akhbari创建的程序，它具有附加的调试功能并支持粒子群优化（PSO）算法。 可以下载Bardiya Akhbari更新后的分支的可执行文件

绑定好的3DMAX人物角色精模，有男有女。

3DMAX模型 僵尸带骨骼权重动画

立方体骨骼 使用RealSense和Cubemos捕获骨骼