手势识别是人机交互中的重要技术，以往的方案中可以使用深度相机数据识别，也可以使用RGB图像视频识别，对于前者Intel貌似一直做的很不错，对于后者现在最知名的开源库就是OpenPose了（OpenCV手部关键点检测...手势毕竟应该是个视觉问题，不通过视觉信号能识别手势吗？ 在现实的人类沟通中，手势和说话人语音往往是强相关的，手势信号是人类正常沟通的一部分。这在演讲中表现最为明显。 ?...为了避免人工标注，论文作者们直接使用OpenPose对人物说话的视频进行姿态估计，得到手和臂的手势数据。 ? 虽然这种弱监督信息有一些标注错误，但在这个问题上已经够用了。...然后作者们的做法也非常简单粗暴，直接使用语音数据UNet解码结构生成手势姿态中关键点的位置。 如下图： ?...另外作者发现只用L1回归损失是不够的，容易回归到手势的均值状态，作者又加了一个判别器D，用于判别生成的手势像不像真的。 跟其他方法比起来，本文算法在数值结果上是很优秀的： ?
我们常常在人脸检测、姿态估计、物体检测等领域看到OpenCV DNN 模块的运用。但是，该模块有一个明显的缺点——它只能使用 CPU 内存进行推理。这导致应用程序缓慢。...在这篇文章中，我们使用了 cuDNN 11.2，但您也可以使用其他 cuDNN 版本。 二、 获取OpenCV源码 1. 我们将使用 git 从 Github 获取 OpenCV 源代码。...和 Python 代码做一个简单的添加： 在 Windows 上使用和不使用 GPU 的 CPP 和 Python 执行 OpenPose 代码 该视频加快了速度，以帮助我们轻松可视化。...我们讨论了安装（使用适当的设置）、构建 OpenCV DNN 模块所需的各种包、在安装过程中初始化变量以便于安装、创建和配置 Python 虚拟环境以及使用 CMake 配置 OpenCV 构建。...完成所有这些步骤和程序后，我们构建了 OpenCV 下载。最后，我们通过运行此处提供的 OpenPose 代码使用 GPU 测试了 DNN 。
更多更新细节，参考： all released features 和 release notes. 1.1 Features 1.功能 [1] - 2D 实时多人关键点检测 15 或 18 或 25 个关键点的肢体估计...**注：**如果需要用 Python API，则需要在 [2] Configure 后，选择BUILD_PYTHON，如： ? 2.3....[3] - 自定义 OpenCV 版本： 在OpenPose 配置中，如果是从源码编译安装的 OpenCV，导致 OpenPose 不能找到 OpenCV路径，则可以手工指定 OPENCV_DIR 路径...Python API OpenPose的 Python API，需要在 CMake GUI 中设置 BUILD_PYTHON. 如:....(或删除 OPENPOSE_ROOT/ 路径.)
之前的文章 Python+OpenCV 十几行代码模仿世界名画 中，我们提到 OpenCV-Python 在 3.3 版本中加入了深度神经网络（DNN）的支持。...同样在项目 Samples 中，提供 Openpose 的一个 Python 简单实现版本。...（只支持图像中有单个人） 官方代码： https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/openpose.py 使用方法，命令行进入代码所在目录执行...另外可以通过 --input 参数指定识别的图片或视频地址，默认则使用摄像头实时采集。 执行后效果： ? ?...fast-neural-style 的代码类似，大部分的工作都是 Openpose 做好的，OpenCV 这里只是使用训练好的神经网络进行计算。
前几日分享了learnopencv.com博主Satya Mallick发表的关于OpenCV Mask RCNN实例分割的博文（详见：OpenCV4.0 Mask RCNN 实例分割示例 C++/Python...昨日Satya Mallick又发表了使用OpenCV调用OpenPose工程中的手部关键点检测（hand pose estimation）模型的文章，对于想要使用手部关键点检测做手势识别、手语识别、抽烟检测等工程开发的朋友来说这是一个非常简单的上手教程...（triangulation），得到关键点的3D位置，再将计算得到的3D点位置重投影到每一幅不同视角的2D图像，再使用这些2D图像和关键点标注训练检测模型网络，经过几次迭代，即可以得到较为精确的手部关键点检测模型...OpenCV手部关键点检测主要流程 1）下载模型 运行开源工程中的getModels.sh下载模型， ?...2）加载模型和图像 使用OpenCV DNN函数readNetFromCaffe函数加载模型权重。 ?
,alpahpose，mediapipe，使用体验如下： openpose流行度很高，效果也不错，就是有点慢，fps比较低 alphapose效果和速度都很满意，比较重量级 mediapipe效果速度都很好...2018年的这篇lightweight openpose开始学习，看一下这个introduction就知道为啥先弄这个了： 速度和精度都不错，关键是论文才5页，下面是论文和代码链接，体量都不大，正好适合练手...numpy>=1.14.0 首先配置pytorch环境，按照pytorch官网即可，然后安装opencv-python： pip install opencv-python 有一个包pycocotools...==2.0.0，死活装不上， 参考了两个博客： Microsoft Visual C++ 14.0 is required解决方法 目标检测之pycocotools安装 解决方案如第一篇博客的第一种方法...测试python的demo 下载作者训练好的checkpoint： 配置好环境之后，运行如下命令应该就会打开一个摄像头，实时检测： python demo.py --checkpoint-path checkpoint_iter
众所周知，人类幼崽似乎是台永动机，在一天 24 小时任何时间段里都有可能向你发难。你能让自己睡个安稳觉的方法看来是在白天消耗他们的精力，因此人们想出了各种各样的方法。...人体姿态估计：使用 OpenPose 姿态估计模型和 SSD 目标检测模型来持续检测玩家的身体姿态，作为系统的输入，以控制 Griffin。...动作映射和手势识别：将身体姿态转化为有意义的动作和手势，如抬起左 / 右翅膀、左右翻滚身体、起飞等。 通信系统：使用 socket 将姿态输入送进 3D 游戏引擎。...现在大多数开发者只使用专门的游戏引擎，如 Unity 或 Unreal。但是很遗憾，我找不到可以在 Ubuntu OS/ARM 芯片组上运行的游戏引擎。...在 C++ 中，我们简单地使用 sys/socket 库，而在 Python 中，我们可以使用 socket 框架。
ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。...ControlNet 模型可以在使用小数据集进行训练。然后整合任何预训练的稳定扩散模型来增强模型，来达到微调的目的。 ControNet 的初始版本带有以下预训练权重。...+https://github.com/huggingface/accelerate opencv-python 为了简单起见，我们使用canny边缘处理器，所以它需要opencv-python包。...官方文档推荐使用opencv-contrib-python包，但也可以使用以下任何包进行: opencv-python主包； opencv-contrib-python -完整包(附带contrib/额外模块...所以我们这里使用完整包： pip install opencv-contrib-python controlnet-aux OpenPose处理器需要controlnet-aux包。
- 人体姿态估计：使用 OpenPose 姿态估计模型和 SSD 目标检测模型来持续检测玩家的身体姿态，作为系统的输入，以控制 Griffin。...- 动作映射和手势识别：将身体姿态转化为有意义的动作和手势，如抬起左 / 右翅膀、左右翻滚身体、起飞等。 - 通信系统：使用 socket 将姿态输入送进 3D 游戏引擎。...现在大多数开发者只使用专门的游戏引擎，如 Unity 或 Unreal。但是很遗憾，我找不到可以在 Ubuntu OS/ARM 芯片组上运行的游戏引擎。...身体转动可以通过横轴和左右手肘向量之间的夹角进行计算（下图上）。在飞行时，两只翅膀基于这一转动角度同步移动。选择手肘而不是手腕是为了最大化可见度，因为手腕经常会掉出摄像头视角或被其他身体部位遮挡住。...在 C++ 中，我们简单地使用 sys/socket 库，而在 Python 中，我们可以使用 socket 框架。
因此，生成的图像将更加接近 ControlNet 中的输入图像的要求，这比图像到图像生成等传统方法有很大改进。此外，可以使用消费级 GPU 上的小型数据集来训练 ControlNet 模型。...然后，可以使用任何预先训练的Stable Diffusion模型来增强该模型，以生成文本到图像。...官方文档推荐使用 opencv-contrib-python 依赖包，但可以使用以下任何依赖包来完成推理：opencv-python — 主包opencv-contrib-python — 完整包（附带...(linux)对于 conda 用户，安装支持torch==1.12.1或torch==1.13.1conda install xformers从源头构建对于其他工程师，请考虑 xformers 直接从源代码构建...本文首先简要介绍 ControlNet 和支持的模型列表。然后，通过 pip install 继续设置和安装步骤。随后，它继续使用 opencv-python 以获得 canny edge 图像。
可以使用以下命令在终端中执行 OpenCV 的 OpenPose 代码： python openpose.py --input image.jpg 要开始使用 PC 的网络摄像头，只需在终端中键入以下内容...将人体姿势应用于手势识别 到目前为止，我们已经学习了如何在给定的关键点上进行训练以生成人体姿势。 手势识别的过程类似。...在下一章中，我们将学习如何实现 R-CNN 并将其与其他 CNN 模型（如 ResNet，Inception 和 SSD）结合使用，以提高对象检测的预测，准确率和速度。...，但是可以更新相同的 Python 代码，以便我们可以执行其他任何类型的检测，例如车牌，人，自行车等。...其他时间，环境变量未初始化或找不到CMakeLists.txt文件。 执行提供的 Python 代码不会在 Raspberry Pi 中产生任何这些问题。
之前的不少习题和开发案例中，我们都有用到过。今天我们再用几个常见的例子，演示下 OpenCV-Python 的强大功能。 安装： OpenCV 的安装，不同平台不同版本会有一些差异。...如果安装时还有其他问题，可在网上直接搜索报错，通常都会有解决方案，这里不一一赘述。 基本的图像读写： 我们用图像处理的经典范例 Lenna 来做测试 ? 可自行搜索这幅图像的来头 ?...OpenCV-Python 中的图像数据使用了 numpy 库的 ndarray 类型进行管理，便于进行各种数值计算和转换。...此外，你还可以使用 OpenCV 训练针对其他目标特征的分类器。 我们之前的开发案例 Python送你一顶圣诞帽 就使用了 OpenCV-Python 的人脸识别代码。...希望这篇管中窥豹的文章可以让各位对 OpenCV 和计算机视觉有一个初步的了解和直观的认识，进而共同参与到人工智能这场技术浪潮中来。
高效性：利用底层优化和硬件加速，处理速度快，特别适合实时应用。 1.2 安装 OpenCV 在 Python 中，使用 pip 可以轻松安装 OpenCV。...pip install opencv-python-headless 1.3 OpenCV 中的图像读取与显示 在开始使用 OpenCV 之前，我们首先要学习如何读取和显示图像。...OpenCV 提供了多种边缘检测算法，如 Sobel 算子、Laplacian 算子 和 Canny 边缘检测。...3.4.1 基于颜色的手势追踪 首先，我们可以使用 HSV 色彩空间 来检测特定颜色的手部区域。然后，使用 轮廓检测 来追踪手部的位置。...我们从基础入门到实战应用，详细讲解了如何在 Python 中使用 OpenCV 进行图像处理和计算机视觉操作。
RTMO 结合了坐标回归策略与 YOLOX 检测框架，克服了现有的单阶段人体姿态估计模型精度与速度难以兼得的难题。RTMO 具有两个突出的优势： 在密集的多人场景中，速度和精度均领先。...相比传统的二阶段模型如 RTMPose，RTMO 的速度受画面中的人数的影响可以忽略不计。...作为端到端的单阶段模型，RTMO 可以一条命令完成推理和部署，无需额外的人体检测器网络，大大简化了使用流程。...图3 CPU 上实时姿态估计模型的速度-精度对比图 图4 GPU 上实时姿态估计模型的速度-精度对比图 相较其他实时单阶段模型，RTMO 在性能上全面领先，达到了和二阶段模型 RTMPose 差不多的精度...我们还提供了 Python 推理接口、多平台部署方案，开发者可以快速上手使用。诚挚欢迎对人体姿态估计感兴趣的小伙伴来试用 RTMO，提出宝贵意见！
全身（身体、脚部、面部和手部）2D 姿势估计测试 OpenPose：（左）悉尼视频中的 Crazy Uptown Funk 快闪族。...特征主要功能：2D实时多人关键点检测：15、18 或 25 个关键点身体/脚部关键点估计，包括 6 个脚部关键点。运行时与检测到的人数不变。2x21 关键点手部关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。...请参阅 OpenPose Training，了解运行时不变的替代方案。70 个关键点人脸关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。请参阅 OpenPose Training，了解运行时不变的替代方案。...替代使用方法：内置功能的命令行演示。用于自定义功能的 C++ API 和 Python API。例如，添加自定义输入、预处理、后处理和输出步骤。有关更多详细信息，请查看已发布的主要功能和发行说明文档。...模型对比DWPose for CN对比 openPose安装目前还没有直接在Contronet中直接使用的案例，虽然他是基于CN的体验网址DWPose cloab体验地址https://colab.research.google.com
在需要与老人自然交互的家庭环境：服务机器人若因视频延迟导致对用户手势或表情的识别滞后，会破坏交互的流畅性和信任感，使其显得“迟钝”或“笨拙”。...AI模型失效： 网络丢包导致的视频帧不完整或马赛克，会严重干扰依赖连续、清晰画面的AI视觉算法（如目标检测、语义分割） 的输入。...AI/控制无缝融合接口： 提供的回调后的数据，可以对接OpenCV、PyAV、Unity等流行框架的原生插件/接口，开发者可在视频帧回调函数里直接调用目标检测（YOLOv8）、姿态识别（OpenPose...方案： SDK解码后回调RGB帧至OpenPose模型 检测到“挥手”动作时触发语音问候 五、未来展望：AI与视频链路的协同进化随着人形机器人向通用人工智能（AGI）演进，视频链路将呈现三大趋势...99.9%，响应时间人类一样'所见即所思'，在抢险现场瞬间识别幸存者生命体征，在手术室实时同步医生手势意图——人与机器的边界，将在实时视频构建的神经桥梁中消融
与许多自底向上的方法一样，OpenPose 首先检测图像中的部件（关键点），然后将部件分配给不同的个体。下图展示的是 OpenPose 模型的架构。 ?...使用身体部件类 C 中的类别标注选中的每个身体部件。身体部件类表示部件的类型，如「手臂」、「腿」、「躯干」等。 分配属于同一个人的身体部位。 ?...也就是说，关键点检测阶段和人体检测阶段是相互独立的。 其他方法 多人人体姿态估计有很多解决方法。简洁起见，本文仅解释了几种方法。...活动识别 追踪人体在一段时间内姿势的变化也可以用于活动、手势和步态识别。这样的用例有： 检测一个人是否跌倒或生病的应用。 可以自主地教授正确的锻炼机制、体育技术和舞蹈活动的应用。...通常，Kinect 使用 3D 姿态估计（利用红外传感器数据）来追踪人类玩家的运动，并使用它来渲染虚拟人物的动作。 ?
总之，从表1可以清楚地看出，YOLO11与最初的YOLO概念相比有了显著的发展，由于它能够将高精度、精确分割和运行速度结合起来，因此比其他替代方案领先了一大步。...这种节点类型特别适用于处理主要行动不可用或失败的替代情况。图 4 展示了框架中使用的决策树结构，该结构可根据操作条件和人体工程学情况在操作员和机器人之间动态分配角色。...例如，如果人类操作员感到疲劳或没有完成特定的移动序列，BT就会自动触发机器人干预等替代方案，以提升和移动包装。行为树的执行行为树的执行从根节点开始，根节点负责管理机器人的操作流程。...在框架中使用行为树的优势与其他控制技术相比，在所实施的框架中采用行为树具有以下优势：模块化：行为树中的每个节点都是独立和可修改的，因此可以在不影响整个系统的情况下添加或删除行为。...在测试过程中，操作员进行了典型的工业环境动作，如弯腰和举起，而系统则使用OpenPose监控姿势，并使用Ovako工作姿势分析系统 (OWAS) 方法对人体工学风险进行分类。
我们的目标是创建一个为实现以下目标的统一资源： 所有人均可在网上免费获取； 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法； 包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题...该项目采用Transformer sequence-to-sequence 模型，在各种处理任务中进行训练，使用一组特殊标记作为任务指示器或分类目标。...这使得单个模型能够替代传统的多阶段流程，提高效率并降低成本。 优点： 可以完成多项复杂的自然语言处理任务。 训练数据集广泛而丰富，具有较高准确度。 使用开源框架PyTorch实现。...支持Python 3.8以上版本，并依赖于部分第三方库（如tokenizers）。...CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose[3] Stars: 27.9k License: NOASSERTION OpenPose 是一个开源项目，它是第一个能够在单个图像上联合检测人体
安装OpenCV 在使用OpenCV之前，你需要先将其安装到你的开发环境中。...对于Python用户，可以使用pip命令来安装： pip install opencv-python 对于C++用户，需要下载OpenCV的源代码并编译安装。 3....图像数据类型：OpenCV中的图像通常以NumPy数组的形式存储，常见的图像数据类型有BGR（蓝绿红）和灰度图。 图像处理：包括图像滤波、图像变换、边缘检测等操作。...特征检测和识别：用于提取图像中的关键点和特征，实现目标识别、目标跟踪等功能。 4. OpenCV的常见应用 人脸检测：使用OpenCV的Haar级联分类器或深度学习模型进行人脸检测。...机器学习和深度学习：结合OpenCV的机器学习模块和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），实现更复杂的图像处理任务，如目标检测、图像分割等。
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
