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博客 Github开源人体姿态识别项目OpenPose中文文档

发布时间:2019-08-04 03:15 来源:未知 编辑:admin

  OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学(CMU)基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人,具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用,基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景,人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞机。

  为了便于中国开发者学习CMU开源人体姿态识别项目,我将README文档翻译成了中文。

  OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学(CMU)基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人,具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用,基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景,人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞机。

  为了便于中国开发者学习CMU开源人体姿态识别项目,我将README文档翻译成了中文。

  人体姿态识别与估计的应用场景:抖音尬舞机、体育动作教学、3D健身教练、3D试衣、绘画辅助、游戏人物动作采集。

  本项目更详细的中文介绍:【AI识人】OpenPose:实时多人2D姿态估计 附视频测试及源码链接

  ·与Flir摄像机和Point Grey摄像机兼容,提供了C++语言的代码样本,用户可以自定义输入。

  ·15、18或 25个身体/脚部的关键点识别,运算时间与检测出的人数无关。

  请点击这个文档,查看输出文件的格式、关键点数据结构等信息。doc/output.md.

  我们的代码库面向以科学研究为目的开发者开源,我们希望持续不断地优化它!所以,如果出现了以下情况,请及时向我们反馈。

  你可以在Github上评论,或者pull request提交你的新代码,我们会尽快回复你的。如果你基于本项目做了有趣的开发或者录制了Youtube视频,请给我们发电子邮件。

  我们还想感谢所有帮助过OpenPose项目的人,主要贡献者列在了这个文档里doc/contributors.md。

  如果本项目帮助了你的研究,请在你发表的作品里注明引用出处(人脸关键点识别与[Simon et al. 2017]使用了同样的训练方法)。

  Openpose对于非商业化使用是免费的,而且仅限于这些情况。点击license查看更多细节。对商业使用的授权感兴趣?点我吧。咨询商业应用相关信息可以联系Yaser Sheikh.

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