hand keypoint

最新推荐文章于 2023-06-15 14:53:27 发布
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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。
Hand Key point Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping
LYKymy的博客
07-09 1349
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...
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...
2D/3D 手势关键点：《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》
Mingx9527
11-06 1万+
《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
12-19 794
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 1059
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 1717
《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》
hand keypoint detection in single images using multiview bootstrapping
十年磨一剑
11-04 1040
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 5569
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。
A Comparison of CNN-Based and Hand-Crafted Keypoint Descriptors论文阅读笔记
weixin_43199832的博客
11-11 546
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，（.
（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 1160
svm手写
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 2591
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...
多人姿态关键点检测：OpenPose的飞桨复现
m0_63642362的博客
01-14 2580
OpenPose in Paddle, this project is heavily copied from https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose.
OpenPose 基于OpenCV DNN 的手部关键点检测
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 7202
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
03-06 428
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...
迁移学习（ Transfer Learning ）
alaclp的专栏
04-21 4269
<br />在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我 们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展非常快速。大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片,再到博客、播客等等。传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据，这将会耗费大量的人力 与物力。而没有大量的标注数据，会使得很多与学习相关研究与应用无法
MS COCO数据集人体关键点评估（Keypoint Evaluation）（来自官网）
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南国那片枫叶的博客
12-18 4万+
COCO系列文章： MS COCO数据集目标检测评估（Detection Evaluation）（来自官网） MS COCO数据集人体关键点评估（Keypoint Evaluation）（来自官网） MS COCO数据集输出数据的结果格式（result format）和如何参加比赛（participate）（来自官网） MS COCO官网数据集(百度云）下载，COCO API、MASK A...
openpose CAFFE
AI 图像识别
06-10 2470
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose LinuxOpenPose represents the first real-time multi-person system to jointly detect human body, hand, and facial keypoints (in total 130 keypoin...
机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及应用案例——干货分享（持续更新......）
aibotlab的博客
04-23 3万+
机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及应用案例——干货分享（持续更新……）author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、机器学习/深度学习1.1 对抗生成网络GAN【2017.04.21】 对抗生成网络GAN变种大集合 【链接】 资源 | 生成对抗网络及其变体的论文汇总 【链接】 生成对抗网络(GAN)图片编辑
hand tracking
最新发布
02-19
### 手部追踪技术的实现与应用 手部追踪技术作为计算机视觉的一个重要分支，在多个领域有着广泛的应用。该技术旨在通过摄像头或其他传感器捕捉并分析人类的手部动作，从而实现实时的手势识别和交互功能。 #### 实现方法 手部追踪可以通过多种方式实现，其中基于深度学习的方法近年来取得了显著进展。一种常见的做法是在边缘设备上部署经过训练的神经网络模型来进行推理计算[^2]。例如NVIDIA Jetson TX1平台提供了强大的GPU支持，使得复杂的手部姿态估计成为可能。具体来说： - **数据采集**：利用RGB-D相机获取彩色图像以及对应的深度信息； - **预处理阶段**：对手掌区域进行初步定位，并裁剪出感兴趣的部分送入后续模块； - **特征提取层**：采用卷积神经网络自动抽取表征手指关节位置的关键特征向量； - **回归预测单元**：根据前一层输出的结果推断出手型参数（如角度、长度等），进而重建三维坐标系下的骨骼结构； ```python import cv2 from jetson_inference import poseNet, cudaAllocMapped net = poseNet('densenet121-body', threshold=0.18) def detect_hands(image): img_cuda = cudaAllocMapped(width=image.shape[1], height=image.shape[0]) net.Process(img_cuda) hands = [] for i in range(net.GetNumKeypoints()): keypoint = net.GetKeypoints()[i] if 'hand' in keypoint.Name.lower(): x, y = int(keypoint.X), int(keypoint.Y) hands.append((x,y)) return hands ``` 上述代码片段展示了如何使用Jetson平台上集成的姿态检测库`poseNet`来识别人体关键部位中的手掌部分。 #### 应用场景 除了传统的虚拟键盘输入外，现代手部跟踪还被应用于更广泛的互动体验设计之中。比如增强现实游戏里玩家可以直接用手操控角色移动方向；医疗康复过程中医生借助可穿戴装置指导患者完成特定肢体运动练习；智能家居环境中用户仅需简单挥动手臂就能远程控制家电开关状态等等[^1]。
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