人体步数统计，俯卧撑计数，仰卧起坐计数，引体向上计数，人体动作分析，动作计数，mediapipe，openpose，人体3d姿态分析，3d姿态估计。本项目旨在开发一个基于计算机视觉的人体运动分析系统，能够准确地识别和计数诸如步行、俯卧撑、仰卧起坐、引体向上等多种常见体育锻炼动作。系统利用先进

前言在AI绘画软件stablediffusion中，控制人物姿势的方法有很多，最简单的方法是在提示词中加入动作提示词，比如Sit,walk,run（坐、走、跑）等，但如果想要精确控制人物姿势就比较难了，首先想要用语言精确描述一个姿势比较困难，另外stablediffusion生图姿势图就像抽盲盒一样具体有

前言在AI绘画软件stablediffusion中，控制人物姿势的方法有很多，最简单的方法是在提示词中加入动作提示词，比如Sit,walk,run（坐、走、跑）等，但如果想要精确控制人物姿势就比较难了，首先想要用语言精确描述一个姿势比较困难，另外stablediffusion生图姿势图就像抽盲盒一样具体有

前言还记得上次通过MediaPipe估计人体姿态关键点驱动3D角色模型，虽然节省了动作K帧时间，但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate就是其一，说是只要提供一张人物图片和一段动作视频(舞蹈武术等)，就可以完成图片人物转视频。于是我就去官网体验了一下，发现动作的视频

安装CMake：访问CMake的官方网站（https://cmake.org/download/），下载最新的Windows安装程序。运行下载的安装程序，并按照安装向导的说明进行安装。安装CUDA（可选）：CUDA是用于GPU加速的平行计算平台，对于OpenPose的一些功能来说是可选的，但推荐安装。访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvid

1、项目源码及权重文件下载项目源码：https://github.com/Daniil-Osokin/lightweight-human-pose-estimation.pytorch/blob/master/demo.py权重文件：https://download.01.org/opencv/openvino_training_extensions/models/human_pose_estimation/checkpoint_iter_370000.pth需要注

原始题目OpenPose:RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields中文名称Openpose：使用PartAffinityFields来实时多人2D姿态估计发表时间2016年11月24日平台CVPR2017来源卡内基梅隆大学机器人研究所文章链接https://a

visualstudio2019communitycmake3.25.3windows11家庭版cuda11.1.1cudnn8.9python3.10这个openpose装了好几天，处处是坑。最后是参考这里，一步一步安装好的。总结一下经验：因为一开始是想全都勾选上，结果总是报错“Errorinconfigurationprocess,projectfilesmay

它的跟踪技术首先在当前帧选一个人体，跟前一帧所有人比较，如果相似度大于阈值，则把前一帧相似度最大人的序号赋予当前帧，且之后当前帧其他人不与其进行相似度估计。  current_poses=sorted(current_poses,key=lambdapose:pose.confidence,reverse=True) #matchconfid

    我感觉mask为0是没标注的人

1.transformer是对lable和image进行处理。2.训练时图片的批度都是一个大小，验证时可不必遵循。3.paf就是向量图一个x一个y。4.neck是左肩和右肩的关键点。5.最后一个key

我去将mask和lable缩小8倍，因为模型中有3层卷积层步数为2。def__getitem__(self,idx):label=copy.deepcopy(self._labels[idx])#labelmodifiedintransf

lightweightopenpose的loss都用的是平方损失。defl2_loss(input,target,mask,batch_size):loss=(input-target)*maskloss=(loss*loss)/2/batc

分析OpenPose存在的问题OpenPose架构主干网络作为提取图像特征的主干网络，OpenPose使用了VGG-19，其优缺点都显而易见，优点是：其结构简单，类似于一个直筒的线性结构；同

剪视频，剪掉25秒之前的视频ffmpeg-iEverybody.mp4-ss00:00:25-s512x288-c:acopyoutput.mp4每帧25个图片输出ffmpeg-ioutput.mp4-r25%5d.png转换avi

第一个通道是neck是虚拟点用左肩膀和右肩膀的均值作为neck坐标，第二个通道是背景图即1-所有背景图的最大像素。coco数据集只有17个关键点。生成neck在transformer里。生

安装挺简单的，可以照着这个来官方教程gitclonehttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openposecdopenpose/gitsubmoduleupdate--init--recursive--r

​​https://docs.opencv.org/master/examples.html​​下的6个文件，看看在最新的OpenCV中，它们是如何发挥作用的。在配置使用的过程中，需要注意使用较高