基于摄像头的视觉识别：通过摄像头捕获玩家的手部图像，然后利用计算机视觉技术对手部动作进行分析和识别。常用的算法包括背景减除、手部轮廓检测、手部关键点检测等。...在虚拟现实游戏中，手势识别技术的应用场景丰富多样，为玩家带来了全新的游戏体验。...以下是手势识别技术在虚拟现实游戏中的主要应用场景：的角色，增强游戏的沉浸感和真实感。...游戏集成和测试将训练好的手势识别模型集成到虚拟现实游戏中，并进行测试和调试。确保手势识别功能能够正常运行，并满足游戏的交互需求。用户体验和反馈在游戏发布前和发布后，对用户体验进行评估和改进。...frame = capture_frame(camera) if frame is None: break # 在这里对图像进行处理和显示
（右）天花板上传感器拍摄的深度图像。颜色越暗，物体越接近深度传感器。 在上面的深度图像中，你虽然看不到人们的脸，仍然可以知道他们在做什么。这保护了我们用户的隐私，这在医院里很重要。...相反，我们选择使用一个更古老的方法，该方法可以通过解决两个方面的问题而在任何类型的图像上运行：通常，人们在给定的一个房间的图像中只占据少量的空间；而且，在深度图像中，人们通常看起来像“水滴”，和地板背景差别明显...我们可以在地面上的每个点上都创建一个包含水滴的词典（记住：因为我们人工合成了这些水滴，我们知道它们准确的2D和3D位置）。对于多人情景，我们可以在场景中渲染出多个水滴。...,l_x^{(n)})，代表检测到的行人坐标。该问题可以归为最大后验（MAP）估计问题。...现场的审计员则无法“访问”所有传感器，他们不能及时地回放事件。 不同时段的手部卫生检测图像。蓝色方块表示有人在使用手部卫生分配器。深蓝色表示有更多同时发生的事件。底部显示了真实标签。
（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...原论文中提出的模型可生成22个关键点，其中21个点是人手部的，第22个点代表着背景。下图展示了人手部的21个关键点位置。 ?...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， ?...3）推断预测 blobFromImage将图像转为blob,forward函数实现网络推断。 ? 4）获取关键点精确位置并显示 ? ?...上述网络计算的结果是22个矩阵，每个矩阵代表某个特定关键点最可能出现在图像中哪个位置的热图，需要调用minmaxLoc函数找到精确位置，进而将其画出并标注序号。 ? ? ? 5）画出骨架 ? ?
世界卫生组织（WHO）甚至提出了手部卫生的「五大时刻」（Five Moments），详细规定了医务工作者应该洗手的时间点。...因此，我们选择一种可在任何类型的图像上运行的方法，该方法利用了该问题的两个层面：在给定房间图像中，人只占据很小的空间，而深度图像中的人看起来则像地板背景上醒目的「一坨」。 ?...我们可以创建一个字典，其在地面的每个点包含一「坨」。对于多个人，我们可以渲染场景中的多「坨」。在测试期间，我们只需要每一「坨」的图像，这可以利用前景/背景分离或目标分割算法来实现。...上图显示了现场观察员检测手部卫生活动的频率之低。注意到所有的空白部分了吗？如果你仔细观察真实标签那一行，你会发现几乎没有空白。这意味着人类观察员错过了很多手部卫生活动。...我们得出一个最终的可视化图。上面的动画显示了医院内的俯视图。因为我们可以追踪整个医院里的人，所以我们几乎一直都知道他们的特定（x，y，z）位置。我们绘制了每个点，并随着时间的推移创建了热图。
手部关键点检测的应用场景包括：手势识别、手语识别与理解和手部的行为识别等。 模型检测效果如下图： ?...plt.axis("off") # 显示整体图像 plt.show() 绘制出来的热力图样式如下： ?...plt.show() 使用上述代码就能将关键点坐标绘制到输入图像上，效果图如下，可以看到模型输出的21个手部关键点的位置还是比较准确： ?...介绍完所有步骤，接下来就是将上述的模型部署，数据前后处理结合起来，就可以组成一个完整的图像手部关键点检测的程序了，完整代码如下： #!/usr/bin/python3 #!...运行上述代码，可以看到输出了如下图像： ? ?
右边的是同样场景的深度摄像头采集的深度图像，颜色越深表示物体距离摄像头越近。 观察到在上面的深度图像中是看不清每个人的脸的，但是能看清他们在做什么。...技术上来说，我们创建了一个词典，词典中包含了每个单点上有人的情况（要记住哦，因为综合创建了这些点，我们知道每个点的2D和3D位置）。 对于多个人，可以在场景中标出来多个“bolb”来代表每个人。...（左图）人体分割的数据增强阶段 （右图）手部卫生活动分类器：一个STN后接一个CNN STN的输入是任意图像，输出是变形之后的图像。...当踪迹T满足以下两种情况时，可以认为分类器和追踪器匹配： 1.在一定时间误差范围内，踪迹T包含点P(x,y)，该点同时发生了手部卫生检测事件E。 2....和数字相比，更有趣是从中能得到的信息。上图显示了现场调查员检测手部卫生活动的频率。注意到那些空白处了没？再看看最下面一行的实际情况，是不是几乎没什么空白。这说明调查员遗漏了很多手部卫生事件。
为了进一步研究VR文本输入的最佳方案，微软还邀请了24名志愿者进行试验。研究发现，视频镶嵌和显示双手指尖光点的输入方式，输入错误率低于另外两种。但微软未统计输入速度上的差异。...以下为四种VR文本输入方案的具体形式： 方案一：不显示双手而按键高亮 该方案提供无遮挡的输入界面，用户在输入过程中看不到自己的双手，而是通过对应按键高亮的形式，向用户展示当前使用的按键。 ?...方案四：显示双手指尖光点位置 该方案在输入界面仅显示代表用户双手指尖位置的光点。用户通过极简的光点，了解双手在键盘上所处的相对位置，然后进行VR文本输入。 ?...这种方案的优势在于，光点不会对键盘形成遮挡，用户可以快速找到下一个要输入的按键。但同时，由于光点不是完整的手部形象，会导致用户无法形成手部的整体感知。而且追踪的误差，也会使输入的准确性降低。...密歇根理工大学推虚实同步键盘 2017年5月，密歇根理工大学也曾推出一款可与VR场景中的键盘同步的实体键盘。这款键盘能够让用户在虚拟空间中看到现实中的键盘，很好地平衡视觉反馈和触觉反馈。 ?
它对整个图像进行操作，并返回一个定向的手部边界框； 手部标志模型。...它在掌上探测器定义的裁剪图像区域上操作，并返回高保真的 3D 手部关键点； 手势识别器，它将先前计算的关键点配置分类为一组离散的手势。...手部标志模型 在对整个图像进行手掌检测后，我们随后的手部标志模型通过回归对检测到的手部区域内的 21 个 3D 手关节坐标进行精确的关键点定位，即直接对坐标进行预测。...为了克服这个问题，我们使用了一个混合训练模式，下面的图显示了一个高级模型训练图。 ? 图 4 手部跟踪网络的混合训练模式。裁剪的真实照片和渲染的合成图像用作输入，以预测 21 个 3D 关键点。...我们通过从当前帧中计算所得的手部关键点来推断后续视频帧中的手部位置实现手部跟踪，从而无需在每个帧上运行掌上检测器。
SRNet 网络以研究团队独创的「将点的超分转化为图像超分的思想」为原则，实现在不增加过多计算量的情况下，进行上万点云的超分重建。...研究团队巧妙地通过 UV 图的方式将点的超分转换为图像的超分，将伪高精度 UV 图作为输入，高精度 UV 图作为标签，通过伪高精度 3D 模型生成的 UV 图到高精度 3D 模型生成的 UV 图的超分学习...为了快速验证将点的超分转化为图像的超分的可行性，研究团队将 SRCNN 网络结构用于 SRNet 中，并选取 QSH 数据集进行训练。...相同人手模型（上）的不同 UV（下）展开形式，剖开方式按照黑线位置，展开后的 UV 图每个区域通过颜色与手部相对应。...下一步：「适配」更加丰富的应用场景 手部重建与人体重建比较相似，当前学术界做人体重建的算法可以迁移到手部的应用。
(1) DetNet 关键点检测网络DetNet的目标是根据输入图像估算3D身体和手部关键点坐标。因为身体和手部在图像中的比例不同，因此单个网络无法同时处理两项任务。...由于采用了端到端的体系结构，IKNet获得了卓越的运行性能，有利于提高实时性。 IKNet是一个完全连接的网络，它输入关键点坐标，输出身体和手的关节旋转。...在第一行中，显示了该模型捕获的详细的手势，而Choutas等人给出了过度平滑的估计。这是因为研究人员利用了从高分辨率手形图像中提取的高频局部特征。...研究人员认为IK后误差增加1.1mm是因为SMPLH和MTC手部模型在关键点上存在定义的差异，因为骨长度的差异平均为25%。...即使这种方法存在很多的不足，但是通过这种方法后，实验结果与Choutas等人的研究结果依旧旗鼓相当。 总结： 研究人员提出了第一种实时方法，可以从单个RGB图像中捕获身体，手部和脸。
一个手部标志模型，作用于手掌探测器返回的裁剪图像区域，并返回高保真的3D手部关键点。 一个手势识别器，将先前得到的关键点排列分类为不同的手势。...为了获得可靠数据，我们手动标注了大约30000幅具有手部骨骼关键点坐标的真实图像，如下所示（我们从图像深度图中获取Z值，如果它相应的坐标存在）。...上图：传给跟踪网络的带标注的校准手势图 下图：带标注的渲染合成手部图像 然而，纯粹的合成数据很难泛化应用到新的数据集上。为了解决这个问题，我们使用混合训练模式。下图显示了大概的模型训练流程。...通过从当前帧中计算手部关键点推断后续视频帧中的手部位置来实现这一点，从而不必在每个帧上都运行手掌检测器。...最后，谷歌在MediaPipe框架中将上述手部跟踪和手势识别管道开源，并附带相关的端到端使用场景和源代码。
AR眼镜显示的视角，就是用户所观察到的视角。而这些图像被输送到高通的低延迟深度估计模型中，预测的深度和相机的6自由度被提供给了重建模型。...与像素排列在均匀网格上的2D图像不同，3D点云非常稀疏且不均匀，这就需要在可访问性与内存之间取得一个平衡。...这其中的四个关键领域——深度估计、目标检测、后估计和场景理解的细节，如下所示。...3D感知研究的四个关键领域 跨不同模式的准确深度估计 深度估计和3D重建是从2D图像创建场景和物体的3D模型的感知任务。我们的研究利用输入配置，包括单个图像、立体图像和 3D 点云。...这个模型可以从2D图像解释3D的人体姿势和手部姿势，计算可扩展架构迭代改进了关键点检测，误差小于5毫米——这就实现了最佳的平均3D误差。
解决方案使用机器学习从视频帧计算手的21个3D关键点。深度以灰度显示。...手部标志模型，其在由手掌检测器定义的裁剪图像区域上操作并返回高保真3D手部关键点。 一种手势识别器，它将先前计算的关键点配置分类为一组离散的手势。...其次，编码器 - 解码器特征提取器用于更大的场景上下文感知，即使对于小物体（类似于RetinaNet）方法）。最后将训练期间的局部损失降至最低，以支持由于高度变化导致的大量锚点。...底部：使用地面实况注释渲染合成手部图像 然而，纯粹的合成数据很难概括为野外域。为了克服这个问题，使用混合训练模式。下图显示了高级模型训练图。 ? 手部跟踪网络的混合训练模式。...通过从当前帧中的计算的手部关键点推断后续视频帧中的手部位置来实现这一点，从而消除了在每个帧上运行手掌检测器的需要。
手部关键点检测以及识别：对每一帧都要运行该模型，用来判断手势的含义（8个类别之一）。 人像分割模型：也是每一帧都要运行，获得前景人物的掩码。用于做背景变化，背景虚化，背景黑白，防挡弹幕。...手势识别 在2019年8月，谷歌发布了一个能检测手部关键点的开源apk，详见：谷歌开源手势识别器，手机能用，运行流畅，还有现成的App，但是被我们玩坏了 。...但是在谷歌发布的博客中，提到了他们识别手势的方法是，判断手部关节点的弯曲程度以及关系。在HandAI中，我使用了他们开源的网络检测手部关键点，根据他们的描述，复现了8种手势的识别。...越是需要贴的准，贴的多样，就越需要检测多个关键点，一般98个关键点是很合适的，因为关键点还覆盖了头部，可以贴帽子。当然68个点也可以，只是需要根据面部比例算出头部的位置。 在我的项目中，我简化了操作。...然后在猫脸素材上求得所有像素点相对于鼻子中心的相对坐标，加上人脸鼻子的坐标，就是猫脸素材应该在人脸图像坐标上的具体位置。 ? 其中，x,y是猫脸素材在猫脸图像坐标系下的坐标。
更为精细的DW openposeOpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。...（中和右）作者吉内斯·伊达尔戈（Ginés Hidalgo）和托马斯·西蒙（Tomas Simon）测试面部和手部全身 3D 姿态重建和估计运行时分析我们展示了 3 个可用的姿态估计库（相同的硬件和条件...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。...输出：基本图像+关键点显示/保存（PNG、JPG、AVI等），关键点保存（JSON、XML、YML等），KEY点作为数组类，并支持添加自己的自定义输出代码（例如，一些花哨的UI）。
我在刚学习stable diffusion的时候，我以为controlNet就是U-Net(noise predictor)，在后面的学习中才明白这是两码事，那么controlNet到底是什么呢?...下面的预处理器和模型表示的就是上面列举的controlNet模型，选择控制类型，webui就会显示相应的预处理器和模型。...如图，整张图片的轮廓被提取出。 lineart lineart将白色背景和黑色线条的图像转换为线稿或素描，能较好的还原场景中的线条。...openpose OpenPose可检测人体关键点，如头部、肩部、手部等的位置。它可用于复制人体姿势，而无需复制服装、发型和背景等其他细节。...通常，openpose用来指定人体姿势、复制其他图片的构图、把涂鸦变成专业形象等。 除此之外，openpose也提供了面部、手部单独的预处理器。
其次，由于缺乏广泛且多样化的数据集，泛化到不同场景的能力有限。此外，实现面部和手部细节的高保真渲染也面临挑战，常常导致模糊或不一致的结果，尤其是在长序列中。...在姿态转移方面，引入姿态 Adapter 以对齐初始姿态，随后通过关键点-DiT进行细化，从而提高面部和手部细节的准确性。在姿态转移中，利用过渡帧进行细化，以弥合参考图像与引导姿态之间的姿态差距。...为了评估视频清晰度，作者手动标注了150K组牙齿和手部图像的清晰度，每组包含五张图像和相应的清晰度排名。然后，采用轻量级模型 [14]评估手部和牙齿的清晰度，根据清晰度分数过滤高质量视频。...这项任务涉及合成逼真的人类运动和相机动作，模仿姿态序列，同时保持对输入图像的视觉保真度。最近的方法已经显示出有前景的生成能力，但它们通常固定图像分辨率和序列长度，并且需要两阶段训练。...依赖姿态 Adapter 可能会导致如图6所示的手部和面部尺寸变化或缩放不一致。将姿态 Adapter 与关键点-DiT集成进行姿态优化，可以有效解决这些不一致性，确保与参考图像的更准确对齐。
OpenPose 是对单张图像的人体肢体Body, 手部Hand, 面部Facial 等关键点的实时多人检测系统(共135 个关键点). ? 1....运行时间不受图片中检测到的人体数量的影响. 2x21 手部关键点估计. 现阶段，运行时间取决于检测到的人体数量. 70 个关键点的面部估计....输出(Output) 图像images + 关键点Keypoints 显示和保存(PNG, JPG, AVI, …) 关键点Keypoints 保存(JSON, XML, YML, …) 关键点Keypoints...此时有几种场景: Caffe 可以是用户自定义安装的版本；或者是在 OpenPose 中集成的 Caffe 版本....默认 CPU 版本在 Ubuntu 上大概每秒 0.2 张图像(比 GPU 版本慢 ~50X ). MKL 版本能够提升 2X 的速度，每秒 ~0.4 张图像. 2.8.
以下我将详细介绍 XR 端开发的关键技术。一、硬件层面：1.显示技术：VR： 主要采用头戴式显示器 (HMD)，利用双目视差和光学透镜等技术，为用户提供沉浸式的虚拟环境。...AR： 主要采用光学透视 (Optical See-Through) 或视频透视 (Video See-Through) 显示技术，将虚拟图像叠加到现实世界之上。...2.追踪技术：头部追踪： 用于追踪用户头部的位置和旋转，从而更新虚拟场景的视角。...手部追踪： 用于追踪用户手部的位置、姿态和手势，实现自然的手部交互。常用的技术包括计算机视觉、深度传感器等。眼动追踪： 用于追踪用户眼球的运动，可以用于注视点渲染、用户行为分析等。...三、算法和技术层面：1.计算机视觉： 用于图像识别、物体检测、目标跟踪、场景理解等。2.机器学习： 用于手势识别、语音识别、用户行为分析等。
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