openpose专题
使用openpose caffe源码框架训练车辆模型常见错误及解决办法
错误1：what(): Error: mSources.size() != mProbabilities.size() at 51, OPDataLayer, src/caffe/openpose/layers/oPDataLayer.cpp 原因：这是因为在网络模型中数据源sources和probabilities设置的参数个数不一样导致的，一个数据源对应一个概率 解决方法：只需要将网络文
caffe训练openpose相关资源
CPMTransformationParameter参数解析： https://www.jianshu.com/p/063a2159f0f2 genLMDB.py： https://www.jianshu.com/p/1cae32cbd36d OpenPose 参数说明： https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/84668319 openp
Kaggle克隆github项目+文件操作+Kaggle常见操作问题解决方案——一文搞定,以openpose姿态估计项目为例
文章目录 前言一、Kaggle克隆仓库1、克隆项目2、查看目录 二、安装依赖三、文件的上传、复制、转移操作1.上传.pth文件到input目录2、将权重文件从input目录转移到工作目录 三、修改工作目录里的文件内容1、修改demo_camera.py内容 四、运行！ 前言 想跑一些深度学习的项目，但是电脑没有显卡，遂看向云服务器Kaggle，这里可以每周免费使用30h的GP
Stable Diffusion: ControlNet Openpose
上一文已经介绍了ControlNet的安装，点击右边的三角箭头。 拖放原始姿态图片。 勾选“启用”，“完美像素模式”，“允许预览” 控制类型选择“OpenPose(姿态）” 预处理器选“openpose_full”，会对原始姿态图片做整体分析 （也可以选“openpose_face”，“openpose_hand”等，就会有选择地分析识别，而忽略手部或脸部识别等） 模型部分会
解决OpenPose重新编译失败问题（学习记录二）
OpenPose v1.3.0编译成功记录 问题记录 紧接肢体识别项目学习记录一 在学习记录一中，我虽然能实现用别人的release文件启动程序，检测图片中人物的肢体，也能打开摄像头实时的检测人物的肢体；但是进一步研究发现，如果想要修改源码，实现检测任意的图片、视频中人物的肢体会发现：不重新生成解决方案无法实现这一目的！！！！ 问题一 我学习记录一中那个文件并不能在vs中重新编译成功，提
（超详细）win10+VS2015+CUDA 8.0+cuDNN v5.1配置OpenPose v1.3不用CMake（学习记录一）
OpenPose v1.3配置过程详细记录 参考文章 配置过程：https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/82115724 VS2015安装：https://blog.csdn.net/ZhaDeNianQu/article/details/102883780 CUDA安装参考1：https://blog.csdn.net/zzpon
Openpose实操
https://blog.csdn.net/qq_43258953/article/details/104503803 一，OpenPose项目Github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 二，windows源码下载地址： 源码下载 下载第一个推荐版。 三，下载训练好的caffe模型文件 百度云盘上供大家下
Openpose训练coco数据集整理
一、前言 openspoe比较繁杂，包含了人体姿态估计、手势估计、脸部关键点提取，还有3Dpose，是在caffe上再做的一层封装，但是如果我们实际去用的话，很多都是不需要的，比如openpose里面的多线程，GUI等等，在这里，我是基于coco2014数据集（coco2017也一样），只训练我们关心的openpose中的人体关键点估计，我们可以大致了解到，Realtime Multi-Perso
Openpose 学习总结
这里提出几个问题，以及整个论文流程： Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields（Openpose） 1. https://blog.csdn.net/weixin_41441682/article/details/81357369 2. https://github.com/assmdx/Compu
Openpose 单个GPU训练起来了。
前几天公司有人脸识别方面性能需求，花了点时间，把insightface 的环境安装后训练了一下。 ubuntu单GPU，rtx2080 这样的配置run insightface太慢，当时没记训练速度，大概是1个晚上训练出来10个epoch，达到》95%精度。开发到AI架构是MxNET（这个架构是华人大神李沐和陈天奇等搞得），，估计训练时间久一些，会轻松达到>99%精度，根据论文介绍，目前insi
ubuntu16.04+ Openpose + caffe + training
https://blog.csdn.net/dragongiri/article/details/97623603 error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t cudnnSetConvolution2dDescriptor(cudnnConvo问题解决 坎幽黑尔弥？ 2018-09-05 15:03:15 2865 收藏 5
【C++风云录】图形和动作捕捉库全面解析：从OpenPose到OpenCV
深入浅出：六大计算机视觉和动作捕捉库的教程和比较 前言 本文将为读者详细介绍六种在计算机视觉领域广泛使用的开源软件和SDK，包括OpenPose、Vicon SDK、Intel RealSense SDK、Microsoft Kinect SDK、PCL (Point Cloud Library)和OpenCV。我们会一一解析它们的主要特性以及如何进行安装和使用。 欢迎订阅专栏：C++风云
ST-GCN模型详解（+openpose）
ST-GCN模型详解（+openpose） 一、什么是ST-GCN呢 基于骨架的动作识别（Skeleton-Based Action Recognition）主要任务是从一系列时间连续的骨骼关键点（2D/3D）中识别出正在执行的动作。因为牵涉到骨骼框架这种图结构的输入，采用GCN的方法逐渐成为了主流，并取得了不错的效果。ST-GCN是基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）
基于openpose的引体向上的识别计数统计项目（5）CPoseClassify类设计与实现
和CPoseExtract一样， CPoseClassify设计为一个纯虚类，规定了基本的调用接口函数，便于后续扩展使用。该类主要用于判断一帧骨骼关键点数据属于引体向上动作中的状态类型。 // https://www.wikihow.com/Do-a-Chin-Upenum PullupCls{None = -1, // 未知占位Drape = 0, // 悬垂Raise = 1, /
如何利用Openpose框架编写自己的程序
Openpose编译结束后，除了想要跑一下给的例子以外，可能也要自己边写一些程序来实验。那么如何使用呢？我们来到目录 examples/user_code下面，创建一个文件取名为batch_process.cpp，并且要在这个文件夹下面的CMakeList.txt 文件中加入这个batch_process.cpp 文件名，github 地址在这了 https://github.com/t2
身体姿态估计 openpose 安装指南
血泪教训，openpose安装了一周，才安装成功，接下来说一下如何成功地安装编译openpose。 由于我是在服务器上这个应用，系统的CUDA和Cudnn都已经事先安装好了，所以我接下来的教程都是在cuda和cudnn已经安装成功的基础上进行的。 根据openpose的官方guthub上的安装指南 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/
基于openpose的引体向上的识别计数统计项目（3）CPoseRender类设计与实现
CPoseRender 主要是为了简化openpose中的调用方式进行简化重写，只需要opencv的参数即可使用。 1、CPoseRender 声明 #pragma once#include "opencv2/core.hpp"#include "CPoseClassify.h"#include "Keypoints.h"namespace Utils {// fastmath, taken
基于openpose的引体向上的识别计数统计项目（2）CPullupCounter类设计与实现
在前文 【基于openpose的引体向上的识别计数统计项目（1）背景和项目介绍】 介绍了整体项目结构。本文详细说明CPullupCounter类的设计与实现。 1、设计思路 外部调用的应用层类，初始化之后，传递连续的图像帧，内部将实时提取骨骼关键点、判断动作状态、时序判断、统计等，最后获取最终统计结果，如时间、关键画面等。 这里再次给出外部使用的主要调用代码部分，后面进行详细说明。 CPu
【openpose】tensorflow、keras、pytorch版本
tensorflow版本：github.com/ildoonet/tf-pose-estimation keras版本：github.com/michalfaber/keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation pytorch版本:github.com/Hzzone/pytorch-openpose keras版本的模型是原论文模型转码过来的，ten
Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet（姿态预处理器openpose）
本片文章接着上篇文章ControlNet介绍他的控制类型，本篇介绍的预处理器为openpose 预处理器：openpose 模型：control_v11p_sd15_openpose 没下载模型的看上篇文章去下载一下哦，不然用不了 文章目录 一、干什么用的二、详细用法1、选大模型2、写提示词3、基础参数设置4、启用controlNet 三、其他 一、干什么用的 这个处理
Openpose翻译 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
openpose 论文 实现代码 中文翻译 Abstract 我们提出了一种有效检测多人图像中的2D姿势的方法。 该方法使用非参数表示，我们称之为部分亲和力 字段（PAF），用于学习将图像中的身体部位与个体联系起来。 该体系结构编码全局上下文，允许贪婪的自下而上解析步骤，无论图像中的人数多少，同时实现高精度和实时性能。 架构旨在将学习关节点和关节点之间的连接融合起来，通过相同顺序的两个
基于 pytorch-openpose 实现 “多目标” 人体姿态估计
前言 还记得上次通过 MediaPipe 估计人体姿态关键点驱动 3D 角色模型，虽然节省了动作 K 帧时间，但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate 就是其一，说是只要提供一张人物图片和一段动作视频 (舞蹈武术等)，就可以完成图片人物转视频。 于是我就去官网体验了一下，发现动作的视频长度不能超过 5 秒，当然，如果说要整长视频可以切多段处理再合成解决。主要的还是视频需要那种
openpose之使用摄像头检测并输出到json文件
编程如画，我是panda！ 前言 之前给大家分享了如何搭建openpose环境，并进行了测试案例，但是如果要使用摄像头的话，还需要修改一下运行文件，并且这次会教大家如何输出到json文件 。 如果环境还没有搭建好，请参见我的博客：openpose环境搭建 一、了解输出格式 输出： 如果你使用一张图片进行测试，会得到一个n*25*3的矩阵， n代表检测到了几个人，25代
【OpenPose-Windows】openpose1.4.0+vs2017+CUDA10.1+cuDNN v7.6.1配置教程
关于OpenPose OpenPose是一个由CMU开源的实时多人关键点检测库，它实现了一个人人体、手部和脸部关键点检测的实时系统（共130个关键点）。 GitHub链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 如果只想尝试 Demo 可以玩 OpenPose 提供的exe，目前更新了 cpu 和 gpu 的 v1.5
Docker Openpose 运行记录
一。构建openpose镜像 docker pull mjsobrep/openpose 二。运行openpose容器 我的 nvidia-docker run -it --name mjsobrep-openpose mjsobrep/openpose /bin/bash 官方 nvidia-docker run -v /home/ubuntu/data:/data -it mjso