文章目录前言一、实现步骤1.获取所需特征点的索引2.使用opencv.js计算俯仰角、水平角和翻滚角cv.solvePnP介绍cv.solvePnP原理运行代码查看效果3.绘制姿态示意直线添加canvas元素计算姿态直线坐标并绘制总结前言在计算机视觉领域，估算脸部姿态是一项具有挑战性

LK光流法首先是对输入参数个数的判断。这里我们只需传入“数据集排序文件”associate.txt所在的文件夹就可以，因而argc的判别值为2。stringpath_to_dataset=argv[1];stringassociate_file=path_to_dataset+"/associate.txt";这里定义了两个string类变量，即两个字符串，

https://github.com/gaoxiang12/slambook/blob/master/ch7/pose_estimation_2d2d.cppCMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION2.8)project(vo1)set(CMAKE_BUILD_TYPE"Release")set(CMAKE_CXX_FLAGS"-std=c++11-O3")#添加cmake

https://github.com/gaoxia   #include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/calib3d/calib3d.hpp>#include<Eig

https://github.com/gaoxiang12/slambook/blob/master/ch7/pose_estimation_3d3d.cpp #include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include&l

opencv模板匹配  读取图像并转换为灰度图像。 importcv2#读取图像img=cv2.imread('template.jpg')#转换为灰度图像gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 检测关键点并绘制矩形框。 #使用SIFT算法检测关键点

代码只进行了18次循环处理俩个人18个关键点的距离。单进程耗时0.001秒，多进程耗时6.34秒。importcv2importnumpyasnpfrommodules.keypointsimportBODY_PARTS_KPT_IDS,BODY_PARTS_PAF_IDSfrommodules.one_euro_filterimportOneEuroFilterimportpandasaspdclass

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现（一）   一直有计划研究实时图像拼接，但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的《基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实

ConvertKeypoints()交换关键点顺序，剩下其他代码并未交换顺序def_convert(self,keypoints,w,h):#Nose,Neck,Rhand,Lhand,Rleg,Lleg,Eyes,Ears

 dataset=CocoTrainDataset(prepared_train_labels,train_images_folder,stride,sigma,path_thickness,

这是排序，neck是作为最后一个节点。reorder_map=[1,7,9,11,6,8,10,13,15,17,12,14,16,3,2,5,4]converted_keypoints=list(keypoints[i-1]f

前面我们对sift算法的流程进行简要研究，那么在OpenCV中，sift是如何被调用的？又是如何被实现出来的了？特别是到了3.0以后，OpenCV对特征点提取这个方面进行了系统重构，那么整个

defgroup_keypoints(all_keypoints_by_type,pafs,pose_entry_size=20,min_paf_score=0.05):  pose_entries=[]  all_keypoints=np.array([itemforsubl