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  1. Pose-Estimation-Clean:使用Savgol滤波器以更清洁的输出进行姿势估计-源码

  2. 姿势估计清洁 使用Savgol滤波器以更清洁的输出进行姿势估计 这是中级文章，供您参考和理解代码： : 第一步是从下载MPI .caffemodel权重。将文件移动到models目录。 您可以执行以下操作，运行open_pose.py文件以获取原始输出视频和一个.csv文件，该文件由每个帧的坐标组成。您会注意到输出的可视化效果不干净。这是正常现象，因为OpenPose有时会弄乱并混淆不同关节之间，并使输出有点不相交。 不用担心，另一个文件clean_ouput.py出现在这里。它将从open

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42133899

  1. 计算机视觉：CSE527-2019秋季-作业-源码

  2. 计算机视觉 CSE527-2019秋季-作业 1号 高斯卷积 中值过滤器 可分离卷积 高斯拉普拉斯算子 直方图均衡 低通和高通滤波器 hw2 SIFT功能*场景匹配*对象识别 hw3场景识别 微小的图像 最近邻居分类 袋量化的局部特征 支持向量机学习的线性分类器 hw4 CNN 从头开始的深度卷积网络 微调预先训练的深度网络 hw5 RNN 使用预训练模型进行特征提取 建立LSTM网络 6号 3D姿势估计 卡尔曼滤波

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42130889

  1. 姿势过滤器-源码

  2. PoseFilter用户指南 PoseFilter是一个PyMOL插件，可通过利用RMSD和相互作用指纹分析方法识别独特的寡聚姿势，协助分析对接的配体。 安装开源PyMOL Windows安装 可以从以下网站安装Anaconda 3： https://www.anaconda.com/products/individual ： https://www.anaconda.com/products/individual 。 在GUI安装过程中，如果将anaconda添加到路径（通过复选框），并允许在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：45mb
    • 提供者：weixin_42100129

  1. 面部关键点检测-源码

  2. 面部关键点检测 项目概况 该项目结合了计算机视觉技术和深度学习架构，以构建面部关键点检测系统。 面部关键点包括脸部的眼睛，鼻子和嘴周围的点，并在许多应用中使用。 这些应用程序包括面部跟踪，面部姿势识别，面部过滤器和情感识别。 该项目在四个Python笔记本中分为几个主要部分： 笔记本1 ：加载和可视化面部关键点数据 笔记本2 ：定义和训练卷积神经网络（CNN）以预测面部关键点 笔记本3 ：使用Haar级联和训练有素的CNN进行面部关键点检测 笔记本4 ：趣味过滤器和关键点用途 这是Udaci

  3. 所属分类：其它

  1. SLAM-Claus-Brenner：此存储库包含由Claus Brenner在YouTube上教授的SLAM讲座的解决方案-源码

  2. SLAM-Claus_Brenner 该存储库包含由克劳斯·布伦纳（Claus Brenner）在教授的SLAM讲座解决方案。 更新除了用于地图对应的基于圆柱的特征之外，我还添加了用于地图对应的基于拐角的特征。 除了本课程中介绍的扩展卡尔曼过滤器之外，我还添加了无味卡尔曼过滤器定位。 要求 Python 2 Matplotlib Pylab 最好在系统上安装Anaconda或miniconda，因为默认情况下它应满足所有要求。 运行解决方案的说明 讲座内容 1）运动建模与特征工程 2）使

  3. 所属分类：其它

  1. spring-boot-demo：Spring Boot和Spring Cloud和Spring Security演示案例（Spring学习示例实战项目）-源码

  2. Spring启动演示 SpringBoot + SpringCloud + SpringSecurity学习过程中的二进制汇总，沉淀记录下学习历程 1.知识点图谱 所有博文集中发布在个人博客网站： 大致规划的内容包括以下章节，希望能用半年到一年（严重超期）的时间完成.... 事件通知机制 二。高级篇 基本配置，数据源，多数据源 项目工程： Mybatis 项目工程： ， mybatis加 项目工程： 项目工程： ， influxdb时序数据库-项目工程： ， 项目工程

  3. 所属分类：其它

  1. Facial_Keypoints:使用CNN和openCV的面部关键点项目-源码

  2. 面部关键点检测 概述 在这个项目中，您将结合计算机视觉技术和深度学习架构的知识来构建面部关键点检测系统。 面部关键点包括脸部的眼睛，鼻子和嘴周围的点，并在许多应用中使用。 这些应用程序包括：面部跟踪，面部姿势识别，面部过滤器和情感识别。 您完成的代码应能够查看任何图像，检测面部并预测每个面部的面部关键点的位置； 这些关键点的示例如下所示。 该项目分为四个Python笔记本中的几个主要部分， 笔记本1 ：加载和可视化面部关键点数据 笔记本2 ：定义和训练卷积神经网络（CNN）以预测面部关键点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：395mb
    • 提供者：weixin_42130786