hand keypoint

最新推荐文章于 2023-06-15 14:53:27 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xuchuyan/article/details/94431500
本文介绍了使用开源姿态检测框架OpenPose进行手部关键点检测和跟踪的技术细节。OpenPose由卡耐基梅隆大学开发，可在GitHub上找到。文章还提到了cv2库中的dnn模块如何支持OpenPose，并提供了openpose.py的使用示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

OpenCV C++案例实战二十二《手势识别》
Zero___Chen的博客
04-02 1万+
OpenCV C++案例实战二十二《手势识别》前言一、手部关键点检测1.1 功能源码1.2 功能效果二、手势识别2.1算法原理2.2功能源码三、结果显示3.1功能源码3.2效果显示四、源码总结 前言 本文将使用OpenCV C++ 实现手势识别效果。本案例主要可以分为以下几个步骤： 1、手部关键点检测 2、手势识别 3、效果显示 接下来就来看看本案例具体是怎么实现的吧！！！ 一、手部关键点检测 如图所示，为我们的手部关键点所在位置。第一步，我们需要检测手部21个关键点。我们使用深度神经网络DNN模块来完成
Hand Key point Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping
LYKymy的博客
07-09 1318
Abstract 我们提出了一种使用多摄像系统来训练易被遮挡的关键点（如手的关节）的细粒度探测器的方法。 我们称这个过程为多视图引导：首先，一个初始的关键点检测器被用来在手的多个视图中产生噪声标签。然后使用多视图几何体在3D中对噪声检测进行三角测量或标记为离群值。最后，将重投影三角测量作为新的标记训练数据来改进检测器。 我们重复这个过程，在每次迭代中生成更多的标记数据。我们通过分析得出了一个...
2D/3D 手势关键点：《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》
Mingx9527
11-06 9892
《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》 文章目录1 Introduction2 Related Work3 Multiview Bootstrapped Training3.1. TriangulatingKeypoints fromWeak Detections3.2. Scoring an...
opencv检测相交点_OpenCV手部关键点检测（手势识别）代码示例
weixin_39968640的博客
12-19 769
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术前几日分享了learnopencv.com博主Satya Mallick发表的关于OpenCV Mask RCNN实例分割的博文(详见：OpenCV4.0 Mask RCNN 实例分割示例 C++/Python实现)，展示了OpenCV作为DNN推断工具的简单用法。昨日Satya Mallick又发表了使用OpenCV调用OpenPose工程中的手部关...
集成华为手部关键点识别服务轻松识别手语字母
TimerLink的博客
12-16 986
集成华为手部关键点识别服务轻松识别手语字母前言应用场景开发步骤总结 前言 华为机器学习（ML Kit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。 应用场景 手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。 使用ML Kit 可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也可以将单词或者句子翻译成手势。 这里尝试的是手势当中的美国手语字母表，是基于关节
《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》及模型推理
HHzdh的博客
06-15 1648
《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》
（哥俩好）Multiview Bootstrapping：多视角采集图像，破解手部细节数据标注难题
Abandon_first的博客
08-24 1118
svm手写
Hand Pose Datasets
tianshixingyu的博客
07-20 8442
本篇文章记录整理了目前存在的手势关键点识别 数据集，包括2D和3D关键点数据。 1. CMU hand keypoints detection dataset       第一个要说的自然是最出名的openpose，它不光实现了人脸、身体关键点的检测，同时也实现了手部关键点的检测，并提供了很多数据用于训练。       网址：http://domedb.perception.cs.cmu.e...
python手势识别的算法_OpenCV手部关键点检测（手势识别）代码示例
weixin_39967996的博客
12-29 3191
原标题：OpenCV手部关键点检测(手势识别)代码示例(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)前几日分享了learnopencv.com博主Satya Mallick发表的关于OpenCV Mask RCNN实例分割的博文(详见：OpenCV4.0 Mask RCNN 实例分割示例 C++/Python实现)，展示了OpenCV作为DNN推断工具的简单用法。昨日Satya ...
【VR】详解 Facebook Oculus团队的手势追踪系统——MegaTrack
火火的博客
11-04 4428
文章目录一、前言补充-SIGGRAPH是什么？：二、论文分析1、这篇论文讲的啥？2、直接传感器->简间接传感器2.X【补充】两种间接传感器的对比3、实现过程3.1、DetNet3.2、KeyNetDetection model (DetNet)2.5D keypoints model (KeyNet)3.3、手部动态模型Hand kinematic modelLevenberg-MarquardtStereo camera[问题]他都有四个摄像头了，为什么不能直接生成手部的3d坐标呢？是因为位置都太靠
hand keypoint detection in single images using multiview bootstrapping
十年磨一剑
11-04 1025
这篇文章主要detect手关节的位置 对于labelled 的数据直接用公式(3) 然后对于unlabelled的数据用algorithm 1去生成labelled数据 用于下一次的训练 section 5, 主要说明 detector和camera view之间的需求关系 给定detector可以算出PCK, 对于不同的TP或者 FP的要求根据图6可以选择不同的V, 即view的个数 ...
手部关键点识别+分类综合项目应用[附代码]
z240626191s的博客
03-05 5367
对之前手势物体识别项目进行整理，该项目是利用手部动作识别物体分类并进行语音播报【部分代码也加了注释】其他的项目后面会在慢慢整理，可以关注一波。
OpenCV手部关键点检测（手势识别）代码示例
我爱计算机视觉
10-10 1万+
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术前几日分享了learnopencv.com博主Satya Mallick发表的关于OpenCV Mask RCNN实例分割的博文（详见：Op...
A Comparison of CNN-Based and Hand-Crafted Keypoint Descriptors论文阅读笔记
weixin_43199832的博客
11-11 523
文章目录本文亮点一、三类描述子典型代表二、比较方法三、实验流程实验结果 论文链接：[链接](https://ieeexplore.ieee.org/document/8793701) 本文亮点 本文主要比较了三种特征点描述子（手工设计的描述子、由训练的卷积神经网络获得的描述子、由预训练的卷积神经网络获得描述子）处理环境变化的能力，得出结论（1）卷积神经网络产生的描述子性能优于手工设计的描述子，（2）在面对视角变换挑战时，相比于由预训练的卷积神经网络获得描述子，由训练的卷积神经网络获得的描述子性能更优，（.
多人姿态关键点检测：OpenPose的飞桨复现
m0_63642362的博客
01-14 2505
OpenPose in Paddle, this project is heavily copied from https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose.
CVPR 2017:Interspeices Knowledge Transfer for Facial KeyPoint Detection（跨物种脸部关键点检测知识迁移）
kiwi_Fung的博客
04-12 2528
CVPR 2017: Interspeices Knowledge Transfer for Facial KeyPoint Detection（跨物种脸部关键点检测知识迁移）     一、介绍​ 本文主要涉及到变换将人脸关键点检测的方法以及已有知识转移到其他动物脸部识别中，借助迁移学习避免大量收集动物脸部照片再重新建模训练的麻烦，提出一种通过首先训练一个wraping network 将动物脸部...
OpenPose 基于OpenCV DNN 的手部关键点检测
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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
05-30 2万+
原文：OpenPose 基于OpenCV DNN 的手部关键点检测 - AIUAI 手部关键点检测，旨在找出给定图片中手指上的关节点及指尖关节点. 其类似于面部关键点检测(Facial Landmark Detection) 和人体关键点检测(Human Body Pose Estimation)；不同之处是，整个手部是作为一个目标物体的. OpenPose 基于OpenCV DNN 的单人姿态...
A Real-Time Multi-Person Keypoint Detection 实时姿态检测
天空之城
08-04 7176
下载网址： https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe_rtpose 参考网址： https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/d...
冷知识 —— 物种大交换
weixin_30542079的博客
03-06 358
黄瓜原产地是印度,后来传入中亚。汉朝张骞出使西域带回到中国来的。据说,我国清朝的乾隆皇帝在每天早晚的菜肴中，乳黄瓜是必备之品。 西瓜的原产地，不是中国，而是遥远的非洲沙漠，南北朝末，曾沿中亚西亚的丝绸之路，一度传入中国南方，称为“寒瓜”，但未能普遍栽种。 1. 石榴 多子多福的石榴，由张骞通西域从中亚西亚，带到西安，带到中国。 石榴花是西安...
YOLO-Hand
最新发布
03-28
<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于YOLO-Hand模型的GitHub代码和实现细节。首先，用户提到的“YOLO-Hand”可能涉及多个相关项目，我需要根据提供的引用信息来整理答案。 根据引用[1]，用户提到了YOLO-Hand-Detection项目，这是一个预训练的YOLO手部检测网络，项目地址是https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolo-hand-detection。这个项目应该是一个直接可用的模型，用户可以直接克隆仓库并运行。需要确认这个项目是否仍然有效，并且是否有详细的文档说明。 引用[2]提到了使用YOLOv5实现手部检测，并提供了训练代码和数据集。数据集包括Hand-voc1到3，共6万多张图片，标注为VOC格式。用户可能需要自己训练模型，而不仅仅是使用预训练模型。这里的关键是YOLOv5的配置和训练步骤，比如如何准备数据集、修改配置文件以及启动训练命令。 引用[3]讨论了Yolov8-pose用于手部关键点检测，特别是训练配置文件的设置。用户如果对关键点检测感兴趣，可能需要这部分的信息。但用户当前的问题主要是手部检测，所以可能需要先解决检测部分，再考虑关键点。 接下来，我需要将这些信息结构化，回答用户关于GitHub代码和实现的细节。用户可能需要知道不同的选项：使用预训练模型还是自己训练，以及相关的代码库链接。需要区分YOLO的不同版本（如YOLOv5、YOLOv8），并指出它们的区别和适用场景。 可能的问题点包括：项目地址是否正确，不同项目的优缺点，训练数据集如何获取，以及具体的代码使用步骤。需要确保提供的链接有效，并且步骤清晰。例如，引用[1]的项目是否还在维护，或者是否有其他更活跃的分支。此外，用户可能需要知道如何在自己的环境中运行这些代码，比如依赖项的安装、数据准备等。 最后，生成相关问题，引导用户进一步探索，比如性能比较、训练细节或应用场景。确保问题与用户的需求相关，并基于提供的引用信息。</think>关于YOLO-Hand模型的实现细节与GitHub代码资源，结合站内引用信息整理如下： ### 一、YOLO-Hand相关项目 1. **预训练模型直接使用** - 项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolo-hand-detection - 特点：基于YOLO架构的实时手部检测网络，提供预训练权重，可直接部署 - 使用步骤： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolo-hand-detection.git cd yolo-hand-detection python detect.py --source 0 # 调用摄像头实时检测 ```[^1] 2. **自定义训练YOLOv5手部检测模型** - 数据集：Hand-voc1/2/3（60,000+张VOC格式标注图像） - 训练代码结构： ```python # 修改YOLOv5配置文件 model = Model(cfg="yolov5s.yaml") # 将类别数改为1（hand） # 加载数据集 data = load_dataset("hand_voc.yaml") # 启动训练 python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data hand_voc.yaml ```[^2] ### 二、关键实现细节 1. **数据集处理** - 标注格式转换：将原始数据集统一转换为YOLO格式 - 数据增强策略：Mosaic增强、HSV空间变换等提升泛化性 2. **模型优化技巧** - 使用$CIoU\ Loss$改进边界框回归精度 - 添加$SPPF$模块加速推理速度 - 通过$GhostNet$轻量化模型结构 ### 三、YOLOv8关键点检测扩展 若需同时实现手部关键点检测，可参考： ```yaml # ultralytics/cfg/datasets/hand_keypoint.yaml train: hand_keypoints/train/images val: hand_keypoints/val/images kpt_shape: [21, 3] # 21个关键点，含(x,y,visibility) ```[^3]
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