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ArUco库实现增强现实标记检测和姿态估计

本项目基于OpenCV 4和ArUco库,提供增强现实标记检测和姿态估计功能。包含标记生成、检测、相机校准、姿态估计和3D渲染等模块,并附有详细文档。适合从事计算机视觉和增强现实研究的开发者使用。

face-api - AI人脸检测与识别、年龄性别情感预测,适用于浏览器和NodeJS
FaceAPIGithubNodeJSTensorFlow/JS人脸识别开源项目浏览器
该项目基于TensorFlow/JS,提供高级人脸检测、旋转跟踪、识别人脸、预测年龄、性别和情感功能,适用于浏览器和NodeJS环境。项目提供在线演示、详细文档和教程,以及多种使用场景的示例代码,帮助开发者快速上手和集成。无论是静态图片还是实时摄像头数据处理,均能提供精准高效的结果。
mickey - 通过2D图像匹配恢复3D场景的相对位姿
CVPR 2024GithubMicKeyNiantic开源项目特征检测相对位姿
该项目介绍了MicKey,这是一种在CVPR 2024上发布的特征检测管道。MicKey通过描述符匹配实现度量对应,并可以恢复精确的相对位姿。其在端到端训练中仅需图像对及其相对位姿真值,主要针对AR即时定位进行了优化。在Map-free基准测试中,MicKey的性能得到了验证,大大简化了3D地图构建流程。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南:涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源,涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现,用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外,项目提供在线运行的notebook,简化本地调试过程。
yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破
GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法,在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体,包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等,适用于不同应用场景。此外,YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能,支持多GPU训练、迁移学习和模型导出,是一个全面的目标检测解决方案。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
image-matching-webui - 高效图像匹配软件,支持多种算法
GithubGradioHugging FaceImage Matching WebUI众多算法图像匹配开源项目
该工具利用多个著名的图像匹配算法高效匹配图像对,拥有基于gradio设计的图形用户界面,用户可以轻松选择两张图像和匹配算法,并获得精确匹配结果。支持本地图像和摄像头图像输入,以及众多流行的图像匹配算法,如MASt3R、DUSt3R和OmniGlue等。可以通过HuggingFace和Lightning AI平台直接使用,也可以本地部署。欢迎外部贡献,并现已支持多个功能扩展和优化方案。
HumanFallDetection - 多摄像头人工智能实时跌倒检测系统
GithubLSTM分类OpenPifPaf人体姿态估计多摄像头跟踪开源项目跌倒检测
HumanFallDetection项目是一个基于多摄像头和人工智能的跌倒检测系统。它整合了人体姿态估计、多目标跟踪和LSTM神经网络技术,实现实时多人跌倒检测。系统支持处理视频文件或实时摄像头数据,提供灵活的命令行配置。这一技术在老年人护理、医疗监控等领域具有重要应用价值,有助于提高安全监测效率。
facefusion - 人脸交换与增强工具,可以按要求调节参数
FaceFusionGithubface swap人脸增强使用方法安装指南开源项目
FaceFusion是一个开源的人脸交换与增强工具,支持通过命令行进行多种人脸处理任务,如人脸检测、增强和交换等。提供丰富的配置选项,适合有技术背景的用户根据需求调整参数。支持多种执行设备和并行处理,并提供详细文档及Windows安装程序。
awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集
3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目
本项目汇集了手部姿态估计的核心资源,包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等,从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果,囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态,适合研究人员和开发者参考,用户亦可贡献资源,共同完善这一知识库。
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