3D人体姿态估计(教程+代码)

3D人体姿态估计是指通过计算机视觉和深度学习技术,从图像或视频中推断出人体的三维姿态信息。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向,具有广泛的应用潜力,如人机交互、运动分析、虚拟现实、增强现实等。
在这里插入图片描述

传统的2D人体姿态估计方法主要关注通过二维图像进行姿态推断,即从图像中提取人体关键点位置信息,然后根据这些关键点的空间关系推断出人体的姿态。然而,由于2D图像投影存在深度信息的缺失和模糊,2D姿态估计往往无法准确捕捉到人体的三维信息。

算法介绍

为了解决这个问题,研究者们开始探索使用深度学习技术进行3D人体姿态估计。深度学习技术能够学习到更高层次的特征表示,从而提高姿态估计的准确性。下面将对3D人体姿态估计的方法和技术进行简述。

  1. 单视角方法
    单视角方法是最常见的3D人体姿态估计方法之一。它通过从单个摄像机视角捕捉的图像中推断出人体的三维姿态。这种方法通常分为两个步骤:2D姿态估计和3D重建。
    在这里插入图片描述
代码获取、作业帮助、论文辅导:qq1309399183

在2D姿态估计阶段,深度学习模型被用于从输入图像中检测和定位人体关键点。这些关键点可以是人体的关节位置或特定身体部位的标记点。通过预测这些关键点的位置,可以得到人体在图像中的二维姿态信息。

然后,在3D重建阶段,使用将二维姿态信息与其他信息(如深度图像、摄像机参数等)结合起来,通过一些几何变换方法,将二维姿态信息转换为三维姿态信息。这些几何变换方法可以是透视投影、三角测量等。最终,通过这些步骤,我们可以得到人体的三维姿态。
在这里插入图片描述

  1. 多视角方法
    多视角方法利用从多个不同视角或摄像机捕捉的图像进行3D人体姿态估计。这种方法可以通过利用多个视角的互补信息来提高姿态估计的准确性。

在多视角方法中,首先通过单视角方法对每个摄像机视角的图像进行2D姿态估计。然后,通过使用多个视角的2D姿态信息,结合摄像机参数和几何约束,将2D姿态信息转换为3D姿态信息。

多视角方法的主要优势在于能够提供更多的观察角度和更多的几何信息,从而提高了姿态估计的准确性和稳定性。但同时,它也增加了系统的复杂性,需要进行多个视角的图像对齐和标定等步骤。

  1. 基于深度学习的方法
    近年来,基于深度学习的方法在3D人体姿态估计领域取得了显著的进展。这些方法利用深度学习模型对大规模数据集进行训练,从而学习到人体姿态的特征表示和模式。

基于深度学习的方法通常采用端到端的训练策略,即将输入图像作为模型的输入,直接输出人体的三维姿态。这种方法可以避免传统方法中的多个阶段处理,并且能够通过大规模数据集的训练来提高姿态估计的准确性。

基于深度学习的方法通常采用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)等深度学习模型进行姿态估计。这些模型通常使用3D姿态标注数据进行训练,以学习从图像到姿态的映射关系。

  1. 结合传感器的方法
    除了使用图像或视频作为输入,还可以结合其他传感器,如深度摄像机(如Microsoft Kinect)或惯性测量单元(IMU),来提高3D人体姿态估计的准确性和鲁棒性。

模型效果

在这里插入图片描述

深度摄像机可以提供人体的深度信息,从而帮助更准确地估计三维姿态。IMU可以提供人体的运动信息,从而帮助解决动态姿态估计的问题。

代码介绍

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.transforms import Normalizefrom openpose import OpenPoseModel, OpenPoseDataset# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 模型路径和参数
model_path = "path_to_pretrained_model.pth"
input_size = (256, 256)
output_size = (64, 64)
num_joints = 17# 加载模型
model = OpenPoseModel(num_joints=num_joints, num_stages=4, num_blocks=[1, 1, 1, 1]).to(device)
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.eval()# 数据集路径
dataset_path = "path_to_dataset"# 数据预处理
normalize = Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])# 加载数据集
dataset = OpenPoseDataset(dataset_path, input_size, output_size, normalize=normalize)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=4)# 测试模型
total_loss = 0
total_samples = 0with torch.no_grad():for i, (images, targets) in enumerate(dataloader):images = images.to(device)targets = targets.to(device)# 前向传播outputs = model(images)# 计算损失loss = torch.mean((outputs - targets) ** 2)total_loss += loss.item() * images.size(0)total_samples += images.size(0)average_loss = total_loss / total_samplesprint("Average Loss: {:.4f}".format(average_loss))

结合传感器的方法通常需要进行传感器的标定和数据融合等步骤,以将不同传感器的信息相结合。这些方法可以提供更多的信息来源,从而提高姿态估计的准确性和鲁棒性。

总结

代码获取、作业帮助、论文辅导:qq1309399183
  • 总结起来,3D人体姿态估计是通过计算机视觉和深度学习技术从图像或视频中推断出人体的三维姿态信息。
  • 它可以通过单视角方法、多视角方法、基于深度学习的方法和结合传感器的方法来实现。
  • 随着深度学习技术的不断发展和硬件设备的提升,3D人体姿态估计将在很多领域中得到广泛应用,为人机交互、运动分析、虚拟现实等领域带来更多可能性。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/602002.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

欧科云链研究院:奔赴2024,Web3与AI共振引爆数字时代潘多拉魔盒

出品|欧科云链研究院 2024年,Web3与AI两个数字科技的巅峰碰撞,欧科云链研究院探索AI与Web3的技术融合,与澎湃科技联合发布2024年展望,原标题为《2024年展望:Web3与AI共振引爆可信数字社会》,共…

小程序如何配置扫码点餐功能

在餐饮行业中,通过小程序扫码点餐是一种非常方便和高效的方式。下面具体介绍怎么给小程序设置扫码点餐功能。 一、给每个桌子设置单独的小程序码。管理员点击个人中心->我的管理->更多->门店码。 生成小程序码页面,各个字段解释如下。 会员卡…

【Golang】Json 无法表示 float64 类型的 NaN 以及 Inf 导致的 panic

【Golang】Json 无法表示 float64 类型的 NaN 以及 Inf 导致的 panic 原因 golang 服务出现了 panic,根据 panic 打印出的堆栈找到了问题代码,看上去原因是:json 序列化时,遇到了无法序列化的内容 [panic]: json: unsupported …

机器人控制箱内部包含什么零件,有什么作用。

问题描述:机器人控制箱内部包含什么零件,有什么作用。 问题解答: 机器人控制箱是机器人系统中的一个关键组件,负责控制和协调机器人各个部件的运动和功能。控制箱的内部通常包含以下主要零件和模块: 主控制器&#x…

跟着小德学C++之日志记录

嗨,大家好,我是出生在达纳苏斯的一名德鲁伊,我是要立志成为海贼王,啊不,是立志成为科学家的德鲁伊。最近,我发现我们所处的世界是一个虚拟的世界,并由此开始,我展开了对我们这个世界…

数学之美一两处

引言 吴军博士的《数学之美》科普性地介绍了自然语言处理、搜索引擎、语音识别、智能导航等人工智能应用,一些看似很智能、高大上的应用,其背后的数学原理往往却并不复杂,体现了数学之美! 如果数学能够这样教,可能很多…

在未来的一个时期,阿里将会和AI电商联系在一起

当张勇退场,以蔡崇信和吴泳铭为代表的「元老们」,开始执掌阿里。 对于现在的阿里来讲,或许,没有比找到能真正带来改变的全新发展方向,更加迫切的事情了。 正是因为如此,我们才看到了,当拼多多…

【Bootstrap5学习 day12】

Bootstrap5 导航 Bootstrap5提供了一种简单快捷的方法来创建基本导航,它提供了非常灵活和优雅的选项卡和Pills等组件。Bootstrap5的所有导航组件,包括选项卡和Pillss,都通过基本的.nav类共享相同的基本标记和样式。 创建基本导航 要创建简单…

PostgreSQL的学习心得和知识总结(一百二十七)|为 Postgres 编写存储引擎:一种内存表访问方法

目录结构 注:提前言明 本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容,其列表如下: 1、参考书籍:《PostgreSQL数据库内核分析》 2、参考书籍:《数据库事务处理的艺术:事务管理与并发控制》 3、PostgreSQL数据库仓库链接,点击前往 4、日本著名PostgreSQL数据库专家 铃木启修 网站…

Mybatis分页插件PageHelper的配置和使用

文章目录 每页10条记录,取第一页,返回的是前10条记录每页10条记录,取第二页,返回的是第11条记录,到第20条记录, MySQL对分页的支持 简单来说MySQL对分页的支持是通过limit子句。请看下面的例子。 limit关键…

钢铁企业电力设计手册(上下册)总目录

《钢铁企业电力设计手册》总目录 上册 第1章 高压供配电系统 第2章 负荷计算 第3章 供电系统中的有功和无功冲击负荷 第4章 短路电流计算 第5章 电压偏差和电压波动 第6章 电技术节能 第7章 自备电厂及柴油机组发电 第8章 电弧炉供电 第9章 能源管理系统(电力部分&a…

使用pagehelper插件进行分页查询

一、导入mybatis和pagehelper坐标 <dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>2.2.0</version> </dependency> <dependency><groupId&…

springboot整合mongodb批量修改和添加索引,与设置mongodb保存更新超时时间

1&#xff1a;创建字段索引 collection 是集合名称&#xff0c;keys 是一个包含一个或多个字段名&#xff0c;options是排序方向&#xff0c;1正序&#xff0c;-1倒叙 db.collection.createIndex(keys, options)#单字段 db.collection.createIndex(name: 1)#多字段 db.collec…

Flink的检查点算法

Flink的恢复机制基于应用状态的一致检查点。在有状态的流应用中&#xff0c;一个一致性检查点是&#xff1a;在所有tasks处理了一个&#xff08;相同的&#xff09;输入后&#xff0c;当前时间点每个task的state副本。 在为application做一个一致性检查点时&#xff0c;一个基…

PDF.js实现搜索多个不同的关键词高亮显示效果

static\PDF\web\viewer.js 392行左右 // 自定义搜索关键词---------------------------------------- this.searchKeywords = keyword => {if (typeof PDFViewerApplication !== undefined) {PDFViewerApplication.eventBus.dispatch(find, {query: keyword,caseSensitive:…

代码随想录算法训练DAY22|二叉树8

算法训练DAY22|二叉树8 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 力扣题目链接(opens new window) 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为&#xff1a;“对于有根树 T 的两个结点 p、q&#xff0c;最近公共祖先表示为一个结点…

PEFT: 在低资源硬件上对十亿规模模型进行参数高效微调

1 引言 最近&#xff0c;深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型&#xff0c;例如 GPT-3、BERT 等&#xff0c;这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。而其中&#xff0c;ChatGPT 模型因为在对话生成方面的表现而备受瞩目&#xff0c;成为了自然语言处理…

sublime text 3 分屏和关闭分屏

有时候需要编辑多个地方的代码&#xff0c;开多个编辑器又太麻烦&#xff0c;那么Sublime自带的分屏快捷键可以解决烦恼。 Altshift2 分为2列 Altshift3 分为3列 Altshift4 分为4列 Altshift5 分为2行2列 Altshift8 分为2行 Altshift9 分为3行 取消分屏&#xff1a;Alts…

Linux系统报错锦集二: engine libaio not loadable

OS&#xff1a;RedHat 9.1 场景&#xff1a;fio 测试 背景&#xff1a;初次使用fio进行IO性能测试&#xff0c;但RedHat不能直接yum安装fio&#xff0c;故github上下载了fio的源码包&#xff0c;configure、make、make install 编译安装。 fio多线程需要libaio引擎&#xff…

基于多反应堆的高并发服务器【C/C++/Reactor】(中)创建一个TcpConnection实例 以及 接收客户端数据

#CSDN 年度征文&#xff5c;回顾 2023&#xff0c;赢专属铭牌等定制奖品# 一、主线程反应堆模型的事件添加和处理详解 >>服务器和客户端建立连接和通信流程&#xff1a; 基于多反应堆模型的服务器结构图&#xff0c;这主要是一个TcpServer&#xff0c;关于HttpServer,…