姿势分类 此回购使用和机器学习基于进行姿势分类。 OpenPose Python中实现的OpenPose算法用于从视频中提取特征。 分类

:basketball: 通过机器学习分析篮球射击和投篮姿势！ 这是一个基于对象检测概念的人工智能应用程序。 通过挖掘从物体检测收集的数据来分析篮球投篮。 我们可以通过简单地将文件上传到Web App或向API提交POST请求来获得结果。 请检查以下。 还有更多功能！ 随时关注。 用于拍摄姿势分析的所有数据都是通过实施计算的。 请注意，这是仅用于非商业研究的实现。 请阅读，该与。 如果您对人体姿态估计的概念感兴趣，我已经写了OpenPose 。 看看这个！ 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 取得副本 只需运行git clone命令即可获得该项目的副本。 git clone https://github.com/chonyy/AI-basketball-analysis.git 先决条件 在运行项目之前，我们必须从requirements.txt安装所有依赖项 pip install -r requirements.txt 请注意，您需要具有正确CUDA设置的GPU才能运行视频分析，因为需要CUDA设备才能运行OpenPose。 代管 最后，使用一个命令将

姿势优化SLAM3D 3D（x，y，z，qw，qx，qy，qz）姿势优化SLAM 下载资料 python data_downloader.py 运行SLAM python pose_optimization_slam_3d.py 结果 parking-garage.g2o数据 步骤1 第10步 标准输出 sphere2200_guess.g2o torus3d_guess.g2o 参考

posenet-similarity 基于PoseNet算法识别两张图片中的姿势相似度

神经网络 概述 是等人提出的多任务级联卷积神经网络进行人脸检测的方法，它能够同时输出人脸的检测框以及5个关键点，是开源中效果最好的人脸检测器，，作者提供的版本为，它采用三级级联架构分阶段逐步过滤人脸，在CPU上可达到实时和较高的准确率，是目前人脸检测领域的基准。 由于各种不同的姿态，光照和遮挡等，人脸检测和对齐在非控制环境下非常具有挑战性。最近的研究表明使用深度学习能够获得惊艳的性能，MTCNN提出了一个多任务级联框架其发掘了检测和对齐的内在联系来提升性能。特别是，其通过由粗到细的方式设计了3个精心设计的级联式的网络来检测脸和关键点，从而又提出了一种在线难例挖掘的策略进一步提升性能。其超过能有

姿势检测与纠正 用于纠正用户坐在屏幕前的姿势的网站，即使该过程在后台运行且带有语音警报 可以在看到已部署的网站 目录： 安装 从下载并安装Python3 我建议使用 。 通过打开终端并输入以下命令下载virtualenv： pip install virtualenv 创建名为venv的虚拟环境。 视窗 virtualenv venv cd venv/Scripts activate Linux： source venv/bin/activate 克隆此存储库，如果您下载了.zip或.tar文件并cd到克隆的存储库中，请解压缩它。 例如： cd A: \P osture_Detection_AND_Correction-main 通过键入以下命令安装所需的软件包： pip install -r requirements.txt 用法 您可以通过将声音文件存储在上述目

详细手册参考我的博文：

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

(可下载)以花的姿势凋零故事(已更新).docx

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。