简单头部姿态的估计

最新推荐文章于 2024-01-17 15:39:15 发布
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本文介绍了一种简单的头部姿态估计方法，包括左右转动、左右倾斜及抬头低头等基本动作，并提供了优酷上的演示视频链接及几张相关截图。

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基于OpenCV和Dlib的头部姿态估计详细教程
FJN110的博客
06-25 37
本文详细介绍了基于OpenCV和Dlib的头部姿态估计方法。通过分析2D人脸特征点与3D头部模型的对应关系，利用PnP（Perspective-n-Point）算法求解头部在三维空间中的姿态。文章首先阐述了坐标系统转换原理，包括世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系的转换关系，随后深入讲解了PnP问题的数学表述及求解步骤，并提供了使用Dlib检测68个面部特征点的代码示例。最后介绍了3D通用头部模型的构建方法，包括6点和14点模型的选择，为计算机视觉中的头部姿态估计提供了完整的技术实现方案。
头部姿态估计
11-25
头部姿态估计的详细描述,主要对方法步骤，详细过程进行划分！
由MTCNN关键点估计人头姿态
AP1005834的博客
04-15 8864
一、前言      本篇主要记录由mtcnn检测得的关键点作人头姿态估计，思路较为简单，mtcnn是一种可以检测输出5个关键点的人脸检测算法，分别是左眼，右眼，鼻尖，嘴的左角和嘴的右角。当获得图像中人脸的5个2D关键点，再由Opencv中POSIT的姿态估计算法将5个世界坐标系的模板3D关键点通过旋转、平移等变换投射至这5个2D关键点，进而估计得变换参数，最后求得2D平面中的人头的姿态参数，分别为...
头部姿态估计算法原理
二爷的博客
01-17 2620
头部姿态估计是通过一幅面部图像来获得头部的姿态角.
使用OpenCV和Dlib进行人头姿态估计
shen的博客
10-26 1万+
原文地址：http://www.learnopencv.com/head-pose-estimation-using-opencv-and-dlib/        效果图: 在本教程中我们将学习如何估计人类的姿势使用OpenCV和Dlib照片。 在进行本教程之前，我想指出这个帖子属于我在面部处理中编写的一个系列。下面的一些文章有助于理解这篇文章，而其他文章补充了这一点。 1.脸部特征...
计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文）word
10-21
### 计算机视觉中头部姿态估计的研究综述 #### 引言 计算机视觉领域内的一个关键挑战就是头部姿态估计，即从数字图像中推断出人的头部方向。这项技术对于理解和模拟人类间的非语言交流至关重要。从很小的时候起，...
姿态估计-基于Onnxruntime+OpenCV实现的实时人体头部姿态估计算法-项目源码-优质项目实战.zip
10-20
本项目聚焦于实时人体头部姿态估计算法的实现，并将该算法集成到基于Onnxruntime和OpenCV的系统中。Onnxruntime是由微软主导开发的一个开源机器学习运行时引擎，其目的是为深度学习模型提供高性能的推理能力。Onnx...
基于3D通用模型的头部姿态估计
qq_40136542的博客
11-01 6127
前言 Dlib人脸特征点检测 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('i
头部姿态估计数据集
12-21
头部姿势数据库是1590个单眼面部图像的基准，其具有从-90到+90度的平移和倾斜角度的变化。对于每个人，可以使用2个系列的93个图像（93个不同的姿势）。每人2个系列的目的是能够训练和测试已知和未知面部的算法（参见第2和第3节）。数据库中的人戴或不戴眼镜，并有各种肤色。背景是自愿中立和整洁的，以便专注于面部操作。 该数据集包含了水平方向上的角度标记与垂直方向上的角度标记，是kaggle比赛常用的头部姿态估计训练数据集。
人脸姿态估计数据集
07-22
Pointing Data数据库包含 个人的图像, 每个人有 个序列的 张不同姿态时的图像. 数据库中的人的皮肤颜色并不相同. 头部的姿态在水平方向上从正面到全侧面的 种姿态, 垂直方向上有 种姿态. 采集人的年龄在20岁到40岁之间. 头部的位置手工切割得到. N. Gourier, D. Hall, J. L. Crowley Estimating Face Orientation from Robust Detection of Salient Facial Features Proceedings of Pointing 2004, ICPR, International Workshop on Visual Observation of Deictic Gestures, Cambridge, UK
headpose_final:在TensorFlow上使用Keras进行人头姿势估计
05-03
RealHePoNet：健壮的单级ConvNet，可在野外进行头部姿态估计。 拉斐尔·贝拉尔·索勒（Rafael Berral-Soler）的作品，由曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J. Marin-Jimenez），弗朗西斯科·J·马德里·奎瓦斯（Francisco J. Madrid-Cuevas）和拉斐尔·穆尼奥斯·萨利纳斯（RafaelMuñoz-Salinas）指导。 如果您发现此代码有用，请引用以下： @misc{berral2020realheponet, title={RealHePoNet: a robust single-stage ConvNet for head pose estimation in the wild}, author={Rafael Berral-Soler and Francisco J. Madrid-
头部姿势估计：使用TensorFlow和OpenCV进行头部姿势估计
02-05
头部姿势估计 使用TensorFlow和OpenCV进行实时人头姿势估计。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 该代码已在Ubuntu 20.04上进行了测试。 正在安装 该存储库已经提供了用于面部标志检测的预训练模型。 只是git clone然后就可以了。 # From your favorite development directory: git clone https://github.com/yinguobing/head-pose-estimation.git 跑步 视频文件或摄像头索引应通过参数分配。 如果未提供任何来源
人体姿态估计（Human Pose Estimation）
nty102的博客
06-02 8864
人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点，目前被广泛应用于动作检测、虚拟现实、人机交互、视频监控等诸多领域。本次课程涵盖人体姿态估计的介绍与应用、2D 姿态估计、3D 姿态估计、DensePose、Body Mesh 以及 MMPose 等内容。
头部姿态估计原理及可视化
热门推荐
loveliuzz的博客
10-24 2万+
一、简述 头部姿态估计（Head Pose Estimation ）：通过一幅面部图像来获得头部的姿态角. 在3D 空间中，表示物体的旋转可以由三个欧拉角(Euler Angle)来表示：分别计算 pitch(围绕X轴旋转)，yaw(围绕Y轴旋转) 和 roll(围绕Z轴旋转) ，分别学名俯仰角、偏航角和滚转角，通俗讲就是抬头、摇头和转头。百闻不如一见，上示意图： ...
头部姿态综述总结
pangpangben的博客
06-01 3566
首先介绍头部姿态估计的基本原理和本质问题，然后对头部姿态估计的主流方法进行分类总结和优缺点比较。
头部姿态估计 keypoint
最新发布
01-19
### 头部姿态估计中的关键点检测 #### 关键点定义与重要性 头部姿态估计依赖于精确的人脸及其特征点的定位。这些特征点包括眼睛、鼻子、嘴巴角落以及耳朵等部位，它们对于理解头的姿态至关重要[^2]。 #### 特征点检测算法概述 为了实现高效而准确的关键点检测，常用的方法基于深度学习框架下的卷积神经网络(CNN)，特别是那些专为处理此类任务设计的架构，比如MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks)[^3] 或者更先进的HRNet(High Resolution Network)系列模型。这类方法能够直接从原始图像数据中提取有用的表征并预测出各个兴趣区域的具体坐标位置。 #### 数据预处理流程 在应用上述任何一种先进算法之前，输入图片往往需要经过一系列标准化操作以提高后续步骤的效果： - **裁剪与缩放**：确保所有人脸都被适当地框定在一个固定大小范围内； - **色彩空间变换**：有时会将RGB颜色模式转换成灰度或其他形式以便更好地捕捉纹理信息； - **归一化处理**：调整像素强度分布使得不同光照条件下拍摄的照片之间保持一致性。 #### Python代码示例 下面给出一段利用dlib库来进行简单人脸及标志点探测的例子： ```python import dlib from skimage import io detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat' # 预训练好的landmark模型路径 predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) image_path = "example.jpg" img = io.imread(image_path) faces = detector(img, 1) for face in faces: landmarks = predictor(img, face) points = [(p.x, p.y) for p in landmarks.parts()] print(points) ``` 此段脚本读取了一张名为`example.jpg`的文件，并尝试从中找到所有可见的脸孔连同其对应的68个标志性地点。
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