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April-Tag-VR-FullBody-Tracker

开源AprilTag技术实现低成本VR全身动作追踪

AprilTagVR全身追踪开源项目OpenCVWxWidgetsGithub

April-Tag-VR-FullBody-Tracker项目利用AprilTag标记技术实现VR全身追踪。该开源方案仅需手机和纸板即可实现免费动作捕捉。系统采用精确的AprilTag技术，配备图形界面和简化校准流程，提高了易用性。用户通过制作三个追踪器，可在VRChat等应用中实现腿部和臀部的全身追踪。这为VR爱好者提供了一种成本效益高的全身追踪解决方案。

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介绍相关项目
Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统
AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割
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panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱
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PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能，包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab，可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外，它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。
TokenHMR - 基于令牌化姿态表示的人体网格重建新方法
GithubTokenHMR人体网格恢复姿态表示开源项目深度学习计算机视觉
TokenHMR采用阈值自适应损失缩放和令牌预测技术,通过令牌化和TokenHMR两个阶段提高3D人体网格重建精度。该方法在图像对齐和3D姿态估计方面均有良好表现,可用于图像和视频处理,对人体姿态和形状估计研究具有重要意义。
vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建
3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理
Vid2Avatar是一个开源项目，采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督，通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明，适用于复杂场景的人物建模。
3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现
3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目
此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。
hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述
3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉
本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。
psmoveapi - 索尼Move控制器的跨平台访问与3D追踪解决方案
GithubPS Move APISony Move Motion ControllerUSB开源库开源项目蓝牙
PS Move API 是一个开源库，支持在 Linux、macOS 和 Windows 系统上通过蓝牙和 USB 连接索尼 Move 控制器，无需 PS3。功能包括蓝牙配对、LED 和震动设置、传感器读取、扩展设备支持，以及通过 OpenCV 实现 3D 空间追踪，还支持增强和虚拟现实的传感器融合。核心库使用 C 语言编写，并提供 C++ 和 Python 3 绑定，适合高效开发。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法，无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习，实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码，支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集，可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
awesome-virtual-try-on - 虚拟试衣研究的综合资源汇总
Github人工智能图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉
该项目整理了虚拟试衣(VTON)领域的研究资源,包括最新论文、代码、数据集和演示。内容涵盖基于提示、2D/3D图像、混搭、野外场景和多姿态引导等多个研究方向,并提供相关会议workshop信息。为虚拟试衣技术的研究人员和开发者提供全面的参考资料。
hold - 视频中手物交互的无模板3D重建技术
3D重建GithubHOLD开源项目手部交互物体重建计算机视觉
HOLD是一种先进的计算机视觉技术，可从单目视频中重建手部和物体的3D几何形状，无需预先扫描物体模板。这项技术能够重建新颖物体和手部的3D结构，支持双手操作物体、无纹理物体以及多物体交互场景的重建。项目提供预处理数据、训练脚本和评估工具，为研究人员和开发者提供了全面的3D重建解决方案。
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