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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

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。

OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测,支持多种动画模型
GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目
OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测,通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度,实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择,结合速度与跟踪质量,可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型,支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异,适用于多种动画和实时应用场景,并提供详细示例和自定义命令。
Total-Recon - 可变形场景重建技术实现沉浸式视角合成
3D重建GithubICCV 2023可变形场景重建开源项目视角合成计算机视觉
Total-Recon是一种可变形场景重建系统,能从RGBD传感器拍摄的长视频中重建场景几何、外观和物体运动。该系统支持从新视角渲染场景,包括第一人称和第三人称跟随视角,并提供3D视频滤镜功能。这项技术为沉浸式视角合成和增强现实应用提供了基础支持。
zed-unity - ZED Unity插件整合先进立体视觉功能
AR/MRGithubUnity开发ZED Unity Plugin开源项目深度感知相机功能
ZED Unity插件集成了多项先进立体视觉功能,如人体追踪、AR/MR、点云和物体检测。插件支持各种ZED相机,并与CUDA GPU和主流VR头显兼容。通过丰富的示例场景和预制体,开发者可以轻松将复杂的计算机视觉功能整合到Unity项目中。该插件适用于创建AR体验和开发3D感知应用,为Unity开发者提供了强大而灵活的工具。
multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪,兼容多种检测器
CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目
该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法,包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT,支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便,使用友好,支持GPU加速,适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手,实现精准多对象跟踪。
Virtual-Human-for-Chatting - Unity驱动的实时交互Live2D虚拟人系统
APIGithubLive2DUnity开源项目聊天虚拟人物
Virtual-Human-for-Chatting项目是Unity驱动的实时交互Live2D虚拟人系统。整合Azure、OpenAI和APISpace API,提供虚拟人物对话、表情变化和人脸检测功能。项目附带详细部署指南和技术文档,面向研究人员和开发者需求。支持1920*1080高清分辨率,采用OpenCVPlusUnity等开源计算机视觉工具。遵循MIT许可证,同时尊重模型和美术资源版权。
VR-reversal - 开源工具实现3D VR视频到交互式2D体验的转换
2D视频转换3D视频GithubMPVVR-reversal头部动作记录开源项目
VR-reversal是一个开源项目,通过MPV播放器和自定义插件将3D侧边立体视频转换为交互式2D体验。该工具允许在视频中环顾和缩放,并可记录头部动作用于后期2D视频制作。支持多种投影模式和立体格式,适配大多数现代VR内容。工具基于Lua脚本开发,支持多种视频格式和投影类型,包括180度、360度全景等。提供鼠标和键盘控制,可调节分辨率、切换视角和保存观看记录。项目提供简易的安装使用方法和丰富的控制选项,方便用户自定义观看体验。
multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建
GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉
Multi-HMR是一种高效的单次处理模型,用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入,即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能,并提供预训练模型和演示代码,可应用于图像中的多人3D重建任务。
clothes-virtual-try-on - AI驱动的虚拟试衣技术革新在线服装购物体验
Cloths Virtual Try OnGithubGradio界面在线演示开源项目更新日志虚拟试衣
本开源项目开发了一种虚拟试衣解决方案,旨在改善在线服装购物体验。项目利用图像处理和生成对抗网络(GAN)技术,将服装图像融合到用户照片中,生成逼真的试穿效果。这一技术创新有助于提高顾客购买决策的准确性,同时为服装零售商提供了新的营销工具。项目目前已在GitHub上开源,并提供了Colab演示界面,方便用户体验和开发者进行二次开发。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法,实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案,通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换,实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练,依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒,并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
head-pose-estimation - 实时人脸姿态估计,使用ONNX Runtime和OpenCV进行处理
GithubONNX RuntimeOpenCV人脸检测头部姿态估计开源项目面部特征点检测
本项目提供了一个实时的人脸姿态估计解决方案,依赖于ONNX Runtime和OpenCV框架。主要步骤包括人脸检测、68个面部标志点检测以及姿态估计。支持Ubuntu 22.04,提供简单的安装步骤和预训练模型下载链接,使用户可以快速启动并运行。本项目支持视频文件和摄像头输入,提供了详尽的训练指导和代码库,确保了高度的灵活性和扩展性,适合开发和测试用途。
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