原文: OpenPose 基于OpenCV DNN 的单人姿态估计 - AIUAI OpenCV4.0 版本以后可以直接读取 Caffe、TensorFlow、ONNX 等模型的 API，直接采用...OpenCV 的 DNN 模块即可....这里主要测试下基于 DNN 模块和 OpenPose 模型的单人人体姿态估计的具体实现....AIUAI Github 项目 - OpenPose Python API - AIUAI Github 项目 - OpenPose 模型与Demos - AIUAI OpenPose 人体姿态模型下载路径...class general_pose_model(object): def __init__(self, modelpath, mode="BODY25"): # 指定采用的模型
原文: OpenPose 基于OpenCV DNN 的多人姿态估计 - AIUAI OpenPose 可以对图片中单个人体目标的姿态估计，也可以处理图片中多人的姿态估计....OpenPose 基于OpenCV DNN 的单人姿态估计 - AIUAI 这里主要记录基于 OpenCV 4.x DNN 模块和 OpenPose 开源模型的多人人体姿态估计 的实现....采用的模型的基于 COCO 数据集训练的人体关键点模型. 1. OpenPose 网络结构 OpenPose 的多人人体姿态估计的模型结构如图： ?...如下图，给出了 candA 和 candB 中的 Neck -> Right-Shoulder 关键点对的所有关键点： ?...关键点组合的具体实现分析 计算得到所有关键点之间的关键点对后，可以将具有相同关键点检测候选值的关键点对，组合为多人的姿态估计.
但是经过这几年的算法提升，整体结果目前已经非常高了（最高的已经有93.9%了）。下面是单人姿态估计的结果图（图片来源于CPM的paper)： 单人姿态估计算法往往会被用来做多人姿态估计。...3D人体姿态估计的结果图（来自算法a simple baseline)如下： Densepose算法的结果输出： 过去 这部分主要用于描述在深度学习之前，我们是如何处理人体姿态估计这个问题。...我们给出了很多因素的影响。比如top-down的第一步是检测，我们分析了检测性能对最后结果的影响。...另外，我们对data augmentation，网络的具体结构设计都给出了比较完整的实验结果。...大部分的基于深度学习的3D人体骨架工作是从2017年开始的，主要的上下文是因为2D人体姿态估计中CPM以及Hourglass给出了很好的效果，使得3D Skeleton成为可能。
02 DATASETS AND METRICS本章首先介绍了主流的基于深度学习的对象姿态估计数据集，包括实例级、类别级和未见对象姿态估计方法。然后，综述了相关的评估指标。...直接投票方法则直接预测每个像素或点的姿态和置信度，然后选择置信度最高的姿态作为物体的最终姿态。3.4 基于回归的物体姿态估计方法这些方法旨在直接从学习到的特征中恢复物体的姿态。...4.1 基于形状先验的物体姿态估计方法这些方法首先在离线模式下学习一组内类已见物体的CAD模型以获得形状先验，然后利用这些3D几何先验信息来指导内类未见物体的姿态估计。...这些方法都试图通过不同的途径来提高物体的姿态估计性能，并减少对真实世界标注数据的依赖。总结来说，4.1节和4.2节分别介绍了基于形状先验的物体姿态估计方法和基于形状先验自由的方法。...实例级操纵中，合成数据用于训练以改善适应性；类别级操纵关注姿态估计在机器人抓取中的应用；未见物体操纵则探索了零样本对象姿态估计。
引言：在上一篇文章中我们讲了相机的特征以及这些信息与我们做3D重建有什么关系。...通过相机校正，我们确认了一些我们程序要用的相机属性数据，即相机矩阵（camera matrix）和扭曲系数（distortion coefficients）。...我们首先取出之前练习保存的相机矩阵和扭曲系数。...'s': cv2.imwrite(fname[:6]+'.png', img) cv2.destroyAllWindows() 如下图，我们看到四张不同棋盘图像被我们程序处理后的结果...首先绘制一个3 x 3的正方形，朝向左下角并与我们的棋盘平行。然后我们将添加从该正方形延伸的线，以在面向相机的方向上完成立方体。
3D姿态估计-POSIT算法 POSIT算法，Pose from Orthography and Scaling with Iterations， 比例正交投影迭代变换算法： 用于估计物体的3D姿态（相对于镜头的平移和旋转量...算法流程： 假设待求的姿态，包括旋转矩阵R和平移向量T，分别为 透视投影变换为： 上式中的f是摄像机的焦距，它的具体值并不重要，重要的是f与x和y之间的比例，根据摄像头内参数矩阵的fx和fy可以得到这个比例...3D姿态，不过与POSIT不同的是，它们不是求近似解，而是直接求精确解。...既然可以直接求精确解了，那POSIT估计算法还有什么意义呢？...最无奈地，我们可以找6个点，每个点用“—原始方程–”消去w得到2个线性方程，最终也能得到12个方程，不过由于这种方法的求解过程中直接无视了正交矩阵R本身的特征，最后得到的结果会由于点坐标的测量误差和计算误差而稍微违反
人体姿态估计有很多用处，比如电影动画、虚拟现实、自动驾驶、视频监控、运动分析等。（CV君的一位朋友在传统的舞蹈培训行业，之前就曾想基于人体姿态估计的结果做舞姿的评估，感觉也是蛮有意思的应用。）...作者列出了该方向历年的综述，如下： ? 大部分时间比较久远了，而一篇2018年的主要关注RGB-D相机下的姿态估计。...2D多人姿态估计的结果，包含在COCO数据集上的结果： ?...3D单人姿态估计算法总结，包含在Human3.6M数据集上的结果： ? 作者列出来的错误率最低的是ECCV 2018 的 论文Integral human pose regression。...3D多人姿态估计算法总结（比较少）： ? 2D数据集总结： ? 可见最大的图像数据集为AIC-HKD，有21万幅图像。 2D姿态估计数据集示例： ? 2D姿态估计常用的结果评价标准： ?
与现有算法相比，本文所提方法在直线拟合、相机姿态估计和基于检索的图像定位任务中均取得了大幅度的性能提升。...与现有算法相比，CLNet在直线拟合、相机姿态估计和基于检索的图像定位任务中取得了大幅度的性能提升，并针对不同的数据库和初始匹配分布展示出了良好的泛化性。...“修剪”模块网络结构 实验 本文在直线拟合、相机姿态估计和基于检索的图像定位任务上进行了实验。...直线拟合实验结果 在相机姿态估计任务中，CLNet在室外数据集YFCC100M和室内数据集SUN3D上均取得了SOTA的性能。...相机姿态估计实验结果 针对基于检索的图像定位任务，本文提出将基于关键点匹配的方法作为基于图像相似度的检索方法的后处理。
这些任务的目标形状通常是对称的(正方形、矩形或圆形)，并且适用于结构化、密集的传感器数据，如像素数组(即图像)。...然而，对称形状导致在使用稀疏传感器数据(如LiDAR点云)时产生模糊性，并受到LiDAR量化不确定性的影响。针对激光雷达点云，提出了通过优化目标形状来消除姿态模糊的概念。...此外，给定目标形状，我们提出了一种方法，利用目标的几何形状来估计目标的顶点，同时全局估计姿态。...仿真和实验结果(由运动捕捉系统验证)都证实，通过使用最优形状和全局求解器，即使在30米外放置部分照明目标时，我们也能实现厘米级的平移误差和几度的旋转误差。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多...姿态估计问题属于一类比较复杂的问题，为神经网络模型建立一个合适的数据集是很困难的，图像中每个人的每个关节都必须定位和标记，这是一项琐碎而费时的任务。...最流行的姿态估计数据集是COCO数据集，它有大约80类图像和大约250000个人物实例。 如果你检查此数据集中的一些随机图像，你可能会遇到一些与要解决的问题无关的实例。...规模 这是迄今为止最有价值的指标。 训练姿态估计深度神经网络模型对样本中人的规模变化非常敏感，提供一个平衡的数据集是非常关键的，否则，模型可能会偏向于一个更具优势的规模。...接下来，我们用训练集和验证集中每个规模组的基数创建一个新的数据帧，此外，我们添加了一个列，其中包含两个数据集之间差异的百分比。 结果如下： ?
3D传感器相对于机器人手臂进行校准，从而允许使用估计的姿态抓取和挑选对象。...然后为模型中的每个三维点计算扫描点云中最近的三维点，并利用三维点对应更新姿态估计。...改进后的配准误差由对应场景与模型点之间的平均距离给出，当投票算法计算出的粗位姿不正确，或者由于被其他物体遮挡而丢失部分物体时，配准误差会很大。...如果配准误差很小，并且机器人手臂能安全地到达估计的姿态，系统就会抓取目标。 二、投票位姿估计 A.点对特征 1）S2S — Surface-to-Surface ?...聚类后，对聚类按总票数的递减顺序进行排序，总票数决定了估计姿态的置信度。 三、实验结果 1）合成数据 ? 2）真实数据 ?
通过将预测与3D模板共同对齐来获得预测姿态（f），这涉及解决非线性优化问题。 二、方法 HybridPose的输入是一个图像I，其中包含一个已知类的对象，该图像由针孔照相机以已知的固有参数拍摄。...假设对象类别具有标准坐标系Σ（即3D点云），HybridPose在Σ下输出图像对象的6D相机姿态（RI∈SO（3），tI∈R3），其中RI是旋转 组件，而tI是平移组件。...预测姿态（RI，tI）与真值标定姿态（Rgt，tgt）之间的相对平移误差ktI-tgtk d，其中d为物体直径。 3.2 结果分析 如表1，表2和图3所示，HybridPose可实现准确的位姿估计。...Occlusion-Linemod的结果优于所有最新方法。 图3.位姿回归结果。...与关键点相比，边缘向量表示平移，因为它表示相邻关键点的位移，并提供了更多的回归信息，因此对平移提供了更多约束。结果，翻译错误显着降低。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。...姿态估计的输出，是一个高维的姿态向量，而不是某个类别的类标，因此这一类方法需要学习的是一个从高维观测向量到高维姿态向量的映射。...姿态估计可分为四个子方向： 单人姿态估计（Single-Person Skeleton Estimation） 单人姿态估计，首先识别出行人，然后再行人区域位置内找出需要的关键点。...最后对其进行特征编码，再基于编码结果训练SVM分类器。iDT利用前后两帧之间的光流和surf关键点进行匹配，从而消除或减弱相机运动带来的影响。...两种方法），得到最终的分类结果。
在实际应用中，针对一幅有部分标注或没有标注的训练图像，各部分专家模型分别对其二维和三维关键点子集进行检测，并将估计结果结合起来得到全身伪真实标注姿态。...蒸馏损失引导整个身体的预测结果尽量模仿专家模型的输出。 测试代码和模型地址：europe.naverlabs.com/re 2....对于每个独立的任务，都有多个数据集使用，比如3D人体姿态估计，3D人手姿态估计，或者3D面部标定。...在实际应用中，针对一幅有部分注释或无注释的训练图像，各部分专家模型对其二维和三维关键点子集进行检测和估计，并将估计结果结合起来，得到全身网络的全身伪真实姿态，将蒸馏损失应用于网络的输出，以使其接近专家的预测...实验验证了该方法的有效性，结果与部分专家的结果接近。 ?
通过将预测与3D模板共同对齐来获得预测姿态（f），这涉及解决非线性优化问题。 二、方法 HybridPose的输入是一个图像I，其中包含一个已知类的对象，该图像由针孔照相机以已知的固有参数拍摄。...假设对象类别具有标准坐标系Σ（即3D点云），HybridPose在Σ下输出图像对象的6D相机姿态（RI∈SO（3），tI∈R3），其中RI是旋转 组件，而tI是平移组件。...预测姿态（RI，tI）与真值标定姿态（Rgt，tgt）之间的相对平移误差ktI-tgtk d，其中d为物体直径。 3.2 结果分析 如表1，表2和图3所示，HybridPose可实现准确的位姿估计。...在Linemod和遮挡Linemod上，HybridPose的平均ADD（-S）准确度分别为94.5和79.2。Linemod上的结果优于所有其他方法，除了一种从中间表示回归姿态的最新方法。...与关键点相比，边缘向量表示平移，因为它表示相邻关键点的位移，并提供了更多的回归信息，因此对平移提供了更多约束。结果，翻译错误显着降低。
摘要 当前的视觉同时定位与地图构建（VSLAM）技术通过比较连续场景的图像特征来估计相机的位移。这些算法依赖于场景的连续性，因此需要频繁的相机输入。...内容概述 SemanticSLAM系统接收来自RGB-D相机的环境观测，并提供相机的姿态估计和语义地图。系统将环境视为网格地图，并离散化相机的潜在方向。...通过应用softmax函数对结果进行归一化，得到一个视觉姿态概率场vt，用于表示相机在不同位置和方向上的可能性分布。最终，选取概率最大的条目作为视觉姿态的估计值。 C....相比之下，视觉姿态估计的误差通常较大，尤其是在没有匹配特征的情况下。因此，根据视觉估计和惯性估计之间的差异，选择最终的姿态估计结果。...图4.随时间变化的地图构建误差 图 5 展示了地图构建过程。我们选择了全局地图 mt 和视角观察地图 ot 中的一个 L 通道，并在图中显示它们。同时给出了更新后的地图和地面实况地图。
姿态估计，计算机视觉的核心任务之一，还原纷繁外表之下的空间信息，洞察千姿百态背后的本征结构。...MMPose 作为 OpenMMLab 系列中的姿态估计算法库，自 2020 年发布以来，经过 2 年的不断迭代打磨，已经成为姿态估计领域覆盖算法最多，功能最全的开源算法库之一。...在 1.0 版本中，我们对 MMPose 进行了大幅的重构和优化， 正如标题所说，希望能带给大家一个设计更优雅、功能和扩展性更强大的姿态估计研发框架和解决方案。...图 2 基于 MMEngine 的跨算法库调用（左：通过 config 调用其他算法库的模块；右：通过 MMEngine 接口跨库获取配置文件） 新增模块：姿态编解码器 对物体的关键点进行编码和解码，是姿态估计模型训练和推理的核心步骤之一...将要发布的 MMPose v1.0.0rc1 中正式支持 轻量化姿态估计算法支持 在 MMPose 1.0 中，新增了多个轻量化的姿态估计算法： SimCC （SimCC: a Simple Coordinate
复杂的环境可能会导致前景信息难以提取(隐藏在背景中的人)，或者是进行多人检测时，不同个体间的相互遮挡会导致检测难度激增；同样地，相机的拍摄位置和角度，都会增加单目估计的难度。...从图像到关节坐标的直接映射是一个非常困难的问题，因为它是一个高度非线性的问题，而小区域表示提供了具有更强鲁棒性的密集像素信息。与原始图像尺寸相比，小区域表示的检测结果限制了最终关节坐标的精度。...三维单人姿态估计 与二维人体姿态估计相比，3D-人体姿态估计更具挑战性，因为它需要预测人体关节的深度信息。另外，3D-人体姿态估计的训练数据也不像2D-人体姿态估计那样容易获得。...它们大致可分为两类：1）直接将图像映射到三维姿态；2）根据二维姿态估计方法得到的中间预测的二维姿态估计深度。 直接从图像特征估计三维姿态的方法通常包含很少的约束。...3.2 三维多人姿态估计 单目三维多人姿态估计是在三维单人姿态估计等深度学习方法的基础上发展起来的。这一研究领域比较新，提出的方法也不多。
他们的方法仅限于含有六个果实的托架。即使在作物检测和采摘点定位完成后，实际的采摘过程仍然可能失败。在采摘过程中，配备有末端执行器的机械手臂可能会由于障碍物、姿态估计错误或作物损害而失败。...此外，聚类算法的阈值可以根据各种番茄托架品种的结构先验知识进行确定。为了快速估计果实体积并确定其空间位置，我们不对深度相机返回的点云中的每个果实现的精确点云进行分区。...这种估计方法具有低计算复杂性，且对于我们的采摘方法，误差在可接受的范围内。3.3 姿态估计为了更好地支持机械臂路径规划，我们融入了番茄果穗的结构先验知识，并定义了七个果梗关键点。...实验结果表明，我们的方法在估计整个番茄束的成熟度方面具有显著的准确性优势。此外，这种方法与农业标准一致，保持了良好的可解释性和可调整性。...4.3 姿态估计测试我们整理了一个包含150张图像的果梗关键点验证集，以评估各种模型在姿态估计精度方面的表现。测试结果如表2所示。
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