机器人行人识别与跟随 （OPENCV DNN Tensorflow ROS）（只有链接）

最新推荐文章于 2024-03-31 18:24:11 发布
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本文全面介绍了视觉目标检测与跟踪领域的多种技术，包括OpenCV DNN、Tensorflow、HOG SVM、DPM、KCF、CamShift、光流、Kalman滤波等方法。深入探讨了每种方法的原理、优缺点及应用场景，特别关注于行人检测与跟踪，为研究者和开发者提供了一站式的参考资料。

1、Opencv DNN

1.1 opencv DNN

  1. OpenCV DNN github
  2. Deep Neural Networks (dnn module)（opencv dnn 教程）

  3. TensorFlow Object Detection API

  4. ROS工程不使用ROS自带的OpenCV

  5. https://github.com/Smorodov/Multitarget-tracker

  6. https://gitee.com/light169/Multitarget-tracker

1.2 opencv DNN 调用tensorflow

  1. opencv基于DNN的人脸检测

  2. opencv基于深度学习的人脸检测

  3. 基于Tensorflow和Opencv的行人检测

  4. Tensorflow+OpenCV实战行人检测（笔记）

  5. OpenCV调用TensorFlow预训练模型

  6. C++ opencv-3.4.1 调用tensorflow训练好的模型进行物体检测

  7. 基于opencv dnn模块 的caffe模型的调用
  8. OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型

confidenceThreshold = 0.50

confidenceThreshold = 0.20

2、Tensorflow

  1. Tensorflow C++ 编译和调用图模型（ 有图）

  2. T

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turtlebot运行follower包实现人员跟随
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下载并编译 https://github.com/turtlebot/turtlebot_apps/tree/indigo/turtlebot_follower 编译依赖于 要实现turtlebot的移动，首先要运行launch文件 roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch 然后 roslaunch tur
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基于openpose和图像分类的手语识别项目python源码+项目使用说明(毕设项目).zip 【实现方法】 法一： 将视频输入到openpose中，检测出关节点的变化轨迹，将轨迹绘制在一张图片上，把这张图片传到图像分类网络中检测属于哪个动作 视频 -> | openpose |--> 关节点运动轨迹图-> | 图像分类模型 |-> 单词分类 方法二： 将视频输入到openpose中，检测出每一帧中关节点的位置，将多帧进行堆叠，形成一个三维张量，其中两个维度是图片的宽和高，一个维度是时间，然后对这个三维张量使用三维卷积进行训练和预测 视频 -> openpose -> 多张关节点位置图 -> | 堆叠 | -> 三维张量 -> | 三维卷积网络 | -> 单词分类 【环境配置】 python：3.7（其他版本会导致openpose无法运行，建议使用anaconda的python环境） cuda：10 cudnn：7或8应该都行 基于openpose和图像分类的手语识别项目python源码+项目使用说明(毕设项目).zip基于openpose和图像分类的手语识别项目python源码+项
使用OpenCV DNN模块进行人脸检测
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需要对网络进行蒸馏，剪枝，轻量化，是模型大小适宜硬件配置，此外为了更好，更快速的推理，还需要将模型转成不同的模型格式，使其更加适配软件推理。这段代码就是推理的主要流程，其中几个比较重要的点就是blobFromImage函数是将待预测的图片转成网络输入的格式，一般网络的图像输入格式为N，C，H，W。N就是batch数，在推理时一般为1，C即通道数，H，W即为图像的高宽，除此之外这个函数还可缩放图像的像素值，默认1.0表示不变，也可以resize图像宽高，这里缩放到（300X300）为网络的输入。
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