Articulated Soft Objects for Multi-View Shape and Motion Capture 阅读笔记

OPENCV下针对IplImage实现图像增强处理 因为使用的摄像头图像质量很差,不能直接用做分割等后续的处理,需要根据直方图进行图像增强,OPENCV没有现成的方法,只有自己想办法了。 参考了网上文章 http://www.xiaozhou.net/ReadNews.asp?NewsID=771 原理就是利用直方图统计分布,将图像灰度的域值拉伸到0-255,原来网上的代码有些问题,而且是使用bmp的,我就改成了IplImage了,于是在OPENC 阅读详情

阅读笔记


Articulated Soft Objects for Multi-View Shape and Motion Capture
Ralf Pl╝nkers and Pascal Fua
Computer Vision Lab
Swiss Federal Institute of Technology (EPFL)
1015 Lausanne, Switzerland
Email: Pascal.Fua@epfl.ch
IEEE PAMI, 25(10), 2003

这篇论文采用了一种新颖的建模方法,即采用Articulated Soft Objects,它又叫做metaball,我的理解就是模拟的肌肉模型,
整个人体建模使用了230块metaball,对比传统的建模方法(棍状,圆柱,条带模型),它的好处有:
Effective use of stereo and silhouette data 有效利用了立体与轮廓信息
Accurate shape description 更加准确的匹配外形
Explicit modeling of 3–D geometry 更加精确的3d模型方便解决自冲突,轮廓提取

它是使用多目视觉的,利用三个摄像头得到立体信息的,文中没有详细的提到如何得到立体信息。

任意多边形求取骨架线中轴线的思路 任意多边形求取骨架线/中轴线的思路经过一段时间的研究,对于多边形求取骨架线大概看来有如下几个方法:1。通过轮廓内切园圆心的连线可以获得骨架线,这种方法在书中大概介绍了一下,我比较了一下,发现性能差一些。所以放弃这种方法的深入研究。参考网站http://www.mpi-sb.mpg.de/~shin/Research/CCurve/node19.html参考代码http://www.mpi-inf. 阅读详情

相关推荐

VLOOKUP_fixed.py

VLOOKUP_fixed.py

camera calibration 摄像头标定 代码整理(2007-2-6 修正)

这里介绍了一个使用directshow标定与Matlab的示例,写的很详细。 http://w3.impa.br/~pcezar/3dp/original/CVL_html/appPage/doc_calib.html#Tutorial OPENCV没有提供完整的示例,自己整理了一下,贴出来记录。步骤如下:首先自制一张标定图片,用A4纸打印出来,设定距离,再设定标定棋盘的格子数

1万+

D打卡签到,蓝牙中继,广播信号模拟器

模拟WIFI或蓝牙,有如下4种运行模式 1、WIFI模式:指定SSID、BSSID名称等,模拟WIFI,供设备连接。 2、蓝牙静态模式:指定MAC地址,广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式:扫描周围蓝牙设备,获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据,实时发送至Cloud云端,可以设定时间段,只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式:指定MAC地址,从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据,并广播RAW数据。 准备工作: 1、板子:选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app:用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP:用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明: 上述完成后,设备首次上电,RESET一侧的指示灯会常亮,可以把它理解成电源指示灯; BOOT一侧的灯会亮,该灯常亮,表示设备开启了AP模式,此时设备会发射一个WIFI信号源,名称为ESPWIFI_AP,密码为12345678,手机或电脑连接该WIFI,浏览器输入192.168.4.1,进入设备的配置页面,进行相应的配置,其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后,会重启,重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置,可以长按BOOT按键,等待BOOT一侧的灯常亮,即进入AP模式,再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试,请勿用于签到等违法违纪用途。

camshift 实现自动化跟踪的小技巧

camshift 实现自动化跟踪的小技巧opencv 提供了使用基于颜色的跟踪算法camshift, 很好的算法,可是它是个半自动的算法,它需要用户在跟踪界面设定跟踪的目标。怎么预先设定目标再来跟踪呢?本人偷了个懒,加入了用一张图片来设定跟踪的目标,在启动中加载图片,生成跟踪需要的histogram。这样实现了自动化的跟踪吧。步骤如下:1. 找到你需要跟踪的物体,拿到摄像头前,照一张相(p

5236

YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

企业级AI助手平台 开箱即用的全栈AI平台,支持多智能体协同、Supervisor模式编排、多种决策模式、RAG技术和流程编排能力 支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化

企业级AI应用开发框架,支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力,提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度,兼容主流 Agent Skill 协议,帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。

如何利用opencv实现投射变换

在应用开发中,如果得到的视频图像是投射变换后的,需要进行校正,可以利用cvWarpPerspective函数实现透视变换,通过透视变换,可实现图像翻转,线性的任意变形。同样也可以利用投射变换 cvGetQuadrangleSubPix实现图像翻转,但是它的自由度要少三个,所以线性的任意变形不能实现。 //透视变换 int HumanMotion::WarpPerspective(Ipl

4604

Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 包括核心模块如:组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型等

Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 Spring Boot, MyBatis, Flowable, TypeScript, Vue, Antdv, 包括核心模块如:组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型、代码生成器等

基于红绿方格彩色棒的跟踪实现

 基于红绿方格彩色棒的跟踪实现跟踪是计算机视觉一个很基本的问题,也有很多算法,MeanShift,Camshift,等等,可是真正鲁棒性 Robust 强的不多,跟踪跟目标的特征有着很大的关系,在研究中我发现在色彩分割基础上,对跟踪目标加上一定的特征,比如红绿搭配,再根据这个特征搜索,红绿方格特征在空间比较辨识,就很容易获得好的鲁棒性。大致做法如下:1。利用HSV空间分割红色空间与绿色

3892

基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了基于动态窗口法(DWA)的机器人局部路径规划算法,深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理,并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验,展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径,充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群:具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力,从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节;②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法;③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考;④作为进一步研究高级导航算法(如TEB、MPC)的技术基础。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试,重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节,通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验,以深刻把握算法性能与参数之间的关系,进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。

【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术,重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法,能够有效聚焦信号能量,精确提取轴承故障特征频率,提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础,并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能,同时提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节,便于读者复现与拓展应用。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测,实现故障预警;②提升工业设备运维系统的智能化水平,支撑预测性维护体系构建;③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试,深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数(如核函数选择、平滑窗口大小)对诊断效果的影响,并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中,开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。

利用图像抖动来获取物体的轮廓的新型算法

在做差分试验中,发现对于运动快的手臂效果好,而对于很少运动的身体来讲效果不好,无意中摆动摄像头时,发现它可以获得差分后的轮廓,进一步来讲,如果假设摄像头不动,而图像出现抖动的情况,即整个图像向上向左平移一个单位象素,这样在差分中也可以得到轮廓,所以特地在OPENCV5上实现了这个算法。试验的效果还是不错的。它的好处是一种新颖,简单,计算量小的方法,因为它不需要计算任何梯度,如果采用一些canny,

2989

eICU数据库没有ventilation_event表

各位学友大家好,我是环湖医院神经外科的飞时过,很多外院的老师和我问,ventilation_event表的问题,哪怕用ChatGPT也无法正确生成,今天我给大家用SQL做一个拿来就能用的。

环湖数据科学知识共享平台 936

骨架线实验结果2

骨架线实验结果2,实现了中线点的连接,方法是采用记录被切割的三角形,在回复骨架时按照递归的方法寻找邻边三角形.这里我找了一个毕加索大师的斗牛图,并且抽取大师的精髓啊. :)

2635

大语言模型推理机制:Prefill、Decode与KV Cache解析

Transformer架构中的推理过程涉及Prefill、Decode和KV Cache三个关键技术阶段。Prefill阶段负责将输入文本转换为token序列并生成初始隐藏状态,其计算复杂度与输入长度成正比。Decode阶段则以自回归方式逐token生成输出,依赖KV Cache存储历史键值对来避免重复计算。KV Cache作为核心优化机制,通过智能管理对话记忆显著提升推理效率。这些技术在聊天机器人、代码生成等场景中至关重要,特别是KV Cache的内存优化策略直接影响大模型在边缘设备等资源受限环境中的部署

weixin_30664615的博客 435

Windows11上CUDA 12.3配PyTorch踩坑记:一条官网命令救了我的GPU加速

本文详细介绍了在Windows 11上配置CUDA 12.3与PyTorch的完整指南,包括环境准备、安装要点、兼容性解决方案和性能验证。通过官方推荐的conda命令和实用技巧,帮助开发者解决常见问题,实现高效的GPU加速,提升深度学习开发效率。

weixin_42528974的博客 109

求骨架线的试验结果

这里我目前回避了delaunay三角形的方法,因为这种方法没办法区分轮廓内部还是外部,而且计算复杂,所以我采用了一个简单的方法,就是按逆时针遍历轮廓,找到最小的夹角,取对应两边的中线点,删除这个夹角点,继续递归,直到多边形为三角形为止。这个方法的优点是速度快,缺点是这种算法丢失了轮廓相连的特性,所以在骨架化时,连线有困难。我在思考如何保存轮廓相连的特性的新算法。

2200

统信UOS系统盘扩容保姆级教程:用GParten-分区编辑器5分钟搞定

本文提供统信UOS系统盘扩容的详细图形化教程。针对系统盘空间不足问题,重点介绍如何使用系统自带的GParten-分区编辑器,在5-10分钟内安全、直观地完成扩容操作,无需记忆复杂命令,适合所有用户快速解决存储空间告急的困扰。

e3f4g5的博客 640

自动化特征点标注的实现

根据简化的轮廓信息以后,很容易获得头部,手,脚的位置。此外利用手臂与身体交角部分,可以确定躯干的宽度,头部与腿部交角部分可以确定躯干长度,脖子位置站躯干比率0.75 ,腰位置为0.3肘部是肩膀与手的中线点,膝盖是腰部与脚的中线点。这样各个特征点大致位置可以定义出来。从实验结果来看大部分特征点是正确的,头部有些偏是因为简化的轮廓信息压缩损失了这个信息,同样手臂肘部的位置也是在压缩后丢失了。现在我的研

2137

低功耗设计:rush current

在power gating的设计中引入了一个rush current的概念,它的产生原因是switch cell上电过程相当于电容充电过程,会产生一个短期的大电流,称之为rush current。 1.rush current的危害 1)造成巨大的ir drop 2)导致功能错误 3)一些极端例子中,rush current会引发VDD短期崩溃,造成存储在retention register与mem中的数据失效 4)大电流会还对周围always on模块造成干扰,产生大的压降 2.控制rus

m0_61544122的博客 3071

智启古文字新章:AI、ML与大数据驱动的知识图谱构建

摘要:本文聚焦AI、ML与大数据驱动的古文字知识图谱构建。开篇点明古文字研究困境,凸显技术革新迫切性。随后阐释AI、ML、大数据基础概念,详解其在图谱构建里的数据采集、知识抽取、关系挖掘运作流程,穿插线性代数、概率论等数学原理。实战展示殷商甲骨文图谱搭建全程,含数据处理、模型训练。还探讨跨模态融合等前沿挑战应对,兼述技术融合衍生的教育科普革新、伦理文化责任、国际合作交流,勾勒古文字数字永生的长远愿景。

专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域,希望和大家共同进步! 1614

摄像头固定到人体上的想法

最近一个老外老问我问题,后来他推荐我看文章,是用来跟踪摄像头运动的,我突然想到如果把摄像头固定到人体上,根据特征点的运动方向与速度,利用EKF实现跟踪,这套东西就可以跟踪人体运动了。虽然它需要那么多的摄像头11个,计算量巨大不过,却是一个有趣的想法。原文参考:Robust Estimation of 3-D Camera Motion for Uncalibrated Augmented Real

1923

ADRC自抗扰PD+ESO控制(博途SCL源代码)

文章浏览阅读119次。线性自抗扰控制(LADRC)系统算法框图-优快云博客文章浏览阅读335次。NLADRC自抗扰控制从Simulink仿真到PLC控制实现_自抗扰控制器 simulink仿真-优快云博客本文介绍了如何将ADRC自抗扰控制算法从Simulink仿真应用到PLC控制中,包括Simulink框图、TD微分器模型、MATLAB函数的使用、SCL控制代码,以及非线性状态误差反馈控制率的实现。ADRC自抗扰PD+ESO控制(CODESYS测试+完整ST代码)-优快云博客。

RXXW_Dor的博客 1315

研究eyetoy

研究eyetoy仔细看了一下eyetoy的antigrav人体跟踪的方法,发现它目前做到简单的跟踪,核心是需要玩家在手臂上带上绿色或是橙色的袖子来方便跟踪,那么需要关心的就是头部,两个手臂位置,这样就可以表达 "倾斜、跳跃、晃动、俯低、加速、煞车" 的动作.这样看起来技术难度其实并不大。我准备试一试。http://ps2.ign.com/articles/513/513219p1.htmlhttp

1779

ABAP Bits and Bytes 完全参考,理解内存、字节、位运算与类型解释

ABAP开发中业务代码与底层字节处理的差异:业务层关注采购订单、会计凭证等语义信息,而接口开发需处理十六进制、位运算等底层操作。文章通过整数变量示例说明同一段字节在不同类型解释下会呈现不同值,并介绍x类型、位运算及类型转换的实际应用。这些知识在文件接口、加密传输等场景中尤为重要,开发者需注意字节序、编码等问题。建议将底层协议处理与业务逻辑分离,以保持代码清晰和可维护性。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 141

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

上一篇: 一些研究人体运动的国外研究室的链接
下一篇: 摄像头固定到人体上的想法
hardVB
博客等级 码龄26年 257粉丝 58原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值