已经有一些文章记录了关键点在不同领域的应用,比如:人脸关键点检测综述和人体骨骼关键点检测综述,其比较详细介绍了人脸检测和骨骼点检测方面的一些论文,其他还有手势识别、服饰关键点检测等应用,这些大都是按照某一个方面的应用进行整理的,这里我按照个人的一些理解(不一定对,如果有错误或者补充各位大佬可以提醒下)将关...
服饰关键点检测:github.com/Hellcatzm/Ma 相比于之前实例分割里面说到的,这里的区别是更换了输出Head,即把mask分支更换为关键点分支即可。 在实现上每一个关键点转换为COCO格式,由3个值组成:横坐标x,纵坐标y,状态v。每一个关键点使用一个56*56的掩码表示,大部分位置为0,仅关键点位置为1。 三、基于热力图的...
通过对检测到的手部关节点之间的角度计算,可以实现简单的手势识别。例如:计算大拇指向量0-2和3-4之间的角度,它们之间的角度大于某一个角度阈值(经验值)定义为弯曲,小于某一个阈值(经验值)为伸直。具体效果如下面三张图。 四、工程推理部署整体实现 此关节点手势识别的整体过程总结:首先是利用目标检测模型检测到手...
至少本人印象中,sift 不是拿来单独使用的,是一个前处理步骤,例如 bag of words 中提取特征做图像分类、图像拼接中做关键点匹配、SLAM 中检测关键点等,因此,sift 很多细节最终到底产生了什么样的效果不是立竿见影的。 本人印象中,sift 主要分成两大块,关键点检测 和描述关键点特征。 本次主要对前者,关键点检测,...
百度AI人体关键点检测识别,检测图像中的所有人体,精准定位人体的21个主要关键点,包含鼻子/颈部/四肢等主要关节部位,可应用于体育健身,娱乐互动,安防监控等场景,分析人体动作和姿态.
2. 回归确定关键点 回归确定关键点比较简单,网络部分采用手工构建的一个两层的小网络,训练采用的是MSELoss。 这部分代码在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/simple_keypoint/regression 2.1 数据加载 数据的组织比较简单,按照以下格式组织: ...
简介:关键点检测,也被称作关键点定位或关键点对齐(keypoint alignment),在不同的任务中名字可能略有差异。比如,在人脸关键点定位中会被称作facemark alignment,在人体关键点检测中称作pose alignment。 关键点检测任务入门介绍 背景知识 关键点检测,也被称作关键点定位或关键点对齐(keypoint alignment),在不同的任务中...
关键点检测是基于图像处理和特征提取的技术。通过对图像进行预处理,如去噪、平滑和增强等,可以提高关键点检测的准确性和稳定性。然后,利用各种特征提取算法,如Harris角点检测、SIFT、SURF等,可以从图像中提取出具有代表性的特征点。这些特征点具有不变性和唯一性,可以用于图像对齐、目标跟踪、图像匹配等应用。 关键点检...
关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础。但本章节仅在低层次视觉上讨论点云处理问题,故所有讨论都在关键点检测上点到为止。NARF 算法实际上可以分成两个部分,第一个部分是关键点提取,第二个部分是关键点信息描述,本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前,有非常重要的一点要说明,点云中任意一点,都有一定概率...
如图所示,固定图像和移动图像经过相同的检测器后,生成预测的关键点。在实际的计算中,他们通过解如下矩阵公式,来得到变换 。 其中, 表示移动图像的预测关键点, 表示固定图像的预测关键点。 对应的代码如下: '''A = y diag(w) x^T (x diag(w) x^T)^(-1)'''x = x....