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aruco-markers

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。

ARC - 自适应旋转卷积技术提升目标检测准确度
ARCGithub开源项目旋转目标检测物体检测自适应旋转卷积计算机视觉
ARC项目引入自适应旋转卷积操作,用于捕获图像中物体的方向信息。该技术通过旋转卷积核提高了旋转目标检测的性能和效率。项目开源了代码实现、预训练模型和使用说明,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
Simple-WebXR-Unity - Unity项目轻松实现跨平台AR/VR浏览器体验的WebXR库
GithubSimpleWebXRUnityWebXR增强现实开源项目虚拟现实
Simple-WebXR-Unity是一个轻量级库,将WebXR JavaScript API集成到Unity的C#环境中。开发者通过Unity的WebGL构建功能,可以创建在浏览器中运行的AR/VR应用。该项目兼容多种主流浏览器和设备,如Android、iOS、Windows Mixed Reality和Oculus Quest。库提供MRTK集成、手部追踪和观众视角等示例,展示了其在3D绘画和CAD文件查看等领域的应用前景。
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。
cam_lidar_calibration - 相机与激光雷达自动校准优化工具
Github传感器融合开源项目棋盘格标定点云处理相机激光雷达标定计算机视觉
这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。
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。
DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱
DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪
DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析,并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术,如MobileNetV2s与EfficientNets,有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程,方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证,通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。
EyeTrackVR - 为VRChat设计的开源VR眼动追踪平台
EyeTrackVRGithubIR发射器VR眼动追踪开源项目硬件设计
EyeTrackVR是一个专为VRChat开发的开源VR眼动追踪平台。该项目通过OSC和UDP协议运作,兼容多种VR头显。EyeTrackVR提供完整硬件解决方案,包括3D打印支架和红外发射器PCB设计。项目注重用户安全,特别关注红外发射器的使用。虽然仍在开发阶段,但已提供详细文档和社区支持。EyeTrackVR为VR爱好者提供了一个经济实惠且创新的眼动追踪方案。
ARKitScenes - 革新3D室内场景理解的大规模数据集
3D室内场景理解ARKitScenesGithubRGB-D数据集家具标注开源项目深度传感器
ARKitScenes是一个创新的3D室内场景理解数据集,利用移动RGB-D技术捕获数据。作为首个采用广泛可用深度传感器的RGB-D数据集,它涵盖了1,661个独特场景的5,047次捕获。数据集提供原始和处理后的数据、高分辨率深度图及手动标注的3D定向边界框。此外,项目还包含3D物体检测和RGB-D引导上采样的辅助脚本,为推进室内场景理解技术和应对真实世界挑战提供了宝贵资源。
UltimateLabeling - 集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具
GithubOpenPifPafPyQt5UltimateLabelingYOLO开源项目视频标注
UltimateLabeling是一个基于Python的多功能视频标注工具,使用PyQt5开发,集成了前沿的对象检测和跟踪技术。主要功能包括通过SSH连接远程GPU服务器、使用YOLO和OpenPifPaf进行对象和姿态检测、采用匈牙利算法进行轨迹分配、进行SiamMask视觉对象追踪,以及视频缩放、可调节边框和骨架等。适用于多种对象和姿态检测与标注场景。
Awesome-RealityKit - RealityKit开发资源与项目精选
3DARAppleGithubRealityKitvisionOS开源项目
Awesome-RealityKit汇集了丰富的RealityKit开发资源,包括社区项目、Apple官方示例、工具包和WWDC视频。项目涵盖从入门到进阶的AR开发内容,适合不同水平的开发者学习和参考。该集合定期更新,反映RealityKit生态系统的最新动态,为开发者提供全面的学习和实践资料。
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