RobustCap

单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉

人体动作捕捉单目图像 RobustCap IMU传感器实时系统 Github 开源项目

RobustCap是一个开源项目，提出了融合单目图像和稀疏IMU信号的实时人体动作捕捉方法。该技术在遮挡、剧烈运动和弱光等复杂场景下仍能实现高精度动作重建，适用于虚拟现实、电影制作和运动分析等领域。项目提供了完整的系统实现、评估代码以及详细的安装和使用指南，便于研究人员复现和拓展。

MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统

3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

MonocularTotalCapture是一个开源项目，旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态，采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果，项目提供完整的安装使用指南，为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具，仅限非商业研究使用。

MocapNET - 基于RGB图像的3D人体姿态实时估计

3D姿态估计GithubMocapNETRGB图像Tensorflow实时性能开源项目

MocapNET项目通过2D关节估计，将单目RGB图像转换为3D人体姿态，实现实时估计。它采用NSRM表示法、新的人体方位分类器和复合神经网络，能够在显著遮挡情况下精确恢复人体姿态。通过逆运动学解算器，MocapNET显著提升了人体姿态估计的准确性。最新的MocapNET v4版本用Python重写，支持3D凝视和BVH面部配置检索，并提供一键Google Collab部署和Blender 3D编辑器插件。项目不断更新，旨在提高其对社区的实用性和可访问性。

VirtualMotionCapture - VR动作捕捉应用实现3D模型实时控制

GithubVRM模型VR游戏VirtualMotionCapture动作捕捉开源项目虚拟摄像机

VirtualMotionCapture是一款VR动作捕捉应用，可在VR游戏中实时控制3D模型。支持3-10点全身追踪，无需额外设备即可展示动态姿势。兼容VRM模型文件，可与VR游戏同时运行。支持多种追踪配置，包括HMD、手柄和多个追踪器。提供设备分配、相机控制和快捷键设置功能，适用于多种VR设备。

GauHuman - 基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术

GauHumanGithub人体建模单目视频实时渲染开源项目高斯泼溅

GauHuman是一种新型3D人体重建技术，利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟)，渲染实时(最高189 FPS)，适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程，在3D人体重建和渲染领域表现出色，为相关研究开辟新途径。

openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点

CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目

OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统，能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式，兼容多个操作系统和硬件配置，适用于研究和开发项目。

RoHM - 基于扩散模型的稳健人体运动重建系统

AMASS数据集GithubRoHMSMPL-X人体动作重建开源项目扩散模型

RoHM是一个基于扩散模型的人体运动重建系统。它可以从含噪声和遮挡的输入数据中，在统一的全局坐标系下重建完整合理的人体运动。该系统将任务分为全局轨迹和局部运动两部分，并采用创新的条件模块捕捉二者关联。RoHM在多个标准数据集上表现优异，为人体运动重建研究提供了新的解决方案。

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现

CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目

该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法，曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本，适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤，以及相关的代码库和资源链接，适合研究人员和开发者使用。

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18 - 实时单目RGB手部3D姿态估计方法

3D手部姿态估计GithubOpenpose单目RGB相机实时处理开源项目深度学习

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18项目开发了一种基于单个RGB摄像头的实时多手3D姿态估计方法。该方法融合深度学习与生成式技术，实现了不受限场景下的实时单目3D手部姿态估计。项目通过手部检测、2D关节估计和3D模型拟合三个步骤完成姿态估计。代码库包含Ubuntu 16.04二进制文件、Python脚本，支持多种2D关节估计器，并提供Docker配置便于测试。

April-Tag-VR-FullBody-Tracker - 开源AprilTag技术实现低成本VR全身动作追踪

AprilTagGithubOpenCVVR全身追踪WxWidgets开源项目

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。

WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术

3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术，能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台，整合了视觉变换器和SLAM技术，可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能，为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。

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