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Python调用腾讯云人体分析实现识别行人

人体分析 腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。 image.png Python调用腾讯云人体分析实现识别行人 过程分析:先上连接大家看一下腾讯的产品 腾讯云的人体分析网址 1.工具 腾讯云的API需要调用的是网上的图片,返回的结果是一串稍微复杂的信息 2.问题 python要画图只能对本地文件画图,而腾讯云的人体分析API需要的是线上的图片(即链接),所以这里我就把线上的图片下载下来放在本地,然后python就可以画图了,所以其实是同一张图。 解决办法:可以先找好图,然后调用腾讯云的对象存储接口将图片保存在云端,同时这个接口提供获取云端图片连接的函数,调用函数获取所有图片链接,这样人体分析的API就可以用了,而PYTHON可以用本地的文件画图就可以了 (可以参照我上一篇文章,把图片上传到对象存储的桶里) 3.步骤总结: 调用腾讯云人体分析API->对返回的数据进行处理并存储->用Python的第三方库画图,框出行人。

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人体分析-手部关键点】JavaAPI示例

{ "plam":{ "title":"手相分析", "tag":"木形手", "intro":"手相有阴阳男女之分,大小之别,手形之论,金木水火土是手形的基本分法 具此手型的人,智慧颇高,好学深思,冷静善于分析事理,有独立思想,忍耐力特强,受得起沉重打击,不会稍遇挫败便心灰意冷,善于组织,为人慷慨大方,对金钱绝不吝啬,但会留意琐事,这类手型者多为懮思伤脾,甚则肺肾受累 ] }, "score":{ "title":"手相分数分析", "score":91, "level":"非常好" } } 手相详细分析仅作于本帖

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    人体姿态检测概述

    人体姿态检测分为两种方式,一种是自顶向下,一种是自底向上。 自顶向下: 先找人,将人体进行目标框检测,再在目标框内去找人体的关键点,再进行关键点的连接。 自底向上: 先找点,后归纳。 但是人体关键点检测就不是IoU了,而是OKS。 AlphaPose抛出了两个问题 边界框定位错误 姿态冗余 由于SPPE对人体目标框的要求非常苛刻,所以如果一旦预测的人体边界框不准的时候就无法预测出人体的关键点。 我们的目的是检测穿绿色衣服的人体姿态。由图片可知,穿绿色衣服的人体并未位于图片中间,由于SPPE对位置错误非常敏感,我们需要使得穿绿色衣服的人体位于图片的中间。 自底向上的人体姿态估计并不会先去识别一个人体,而是先找人体的关键点。 输入作为一张图像,然后它会有两个分支。

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    Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)

    目录 1、人体姿态估计简介 2、人体姿态估计数据集 3、OpenPose库 4、实现原理 5、实现神经网络 6、实现代码 ---- 1、人体姿态估计简介 人体姿态估计(Human Posture Estimation ),是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来,从而估计人体姿态。 人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节,比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等,如下图。 ? ? 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算,来估计人体当前的姿态。 进一步,增加时间序列,看一段时间范围内人体关键点的位置变化,可以更加准确的检测姿态,估计目标未来时刻姿态,以及做更抽象的人体行为分析,例如判断一个人是否在打电话等。 ? 2、人体姿态估计数据集 由于缺乏高质量的数据集,在人体姿势估计方面进展缓慢。在近几年中,一些具有挑战性的数据集已经发布,这使得研究人员进行研发工作。

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    小科普人体大数据之细胞篇:人体内有多少细胞

    作者:孙强 大数据文摘原创文章,转载需后台留言申请 众所周知,人体是由细胞组成的。单个细胞很小,肉眼不可见,要借助显微镜才能看到。很多人也许会问,人体总共有多少个细胞组成? 根据某些早期的教科书,人体的细胞总量在5到50万亿(5-50trillion)之间。 再加上在上述计算中没有考虑关节及体内细菌等其他非细胞成分,多数科学家认为人体内的细胞总量约在50万亿左右(有几万亿的上下波动范围)。 癌细胞是人体细胞中的异教徒,是一个完全脱离了人体控制的自由疯长的细胞群。这种异化是由于基因组变异带来的,一些常见的和癌症有关的基因如BRCA,P53,Ras基因等,已经得到了很好的研究。 已经鉴定的癌症基因有100多个,有研究推测人体基因组1%的基因的变异可能和细胞癌化相关-人体有2万多个基因,也就是200多个基因可能会同癌症发生有关系。

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    人体骨骼关键点检测综述

    导言 人体骨骼关键点对于描述人体姿态,预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础,例如动作分类,异常行为检测,以及自动驾驶等等。 相关介绍 什么是人体骨骼关键点检测 人体骨骼关键点检测,即Pose Estimation,主要检测人体的一些关键点,如关节,五官等,通过关键点描述人体骨骼信息; ? 由于人体具有相当的柔性,会出现各种姿态和形状,人体任何一个部位的微小变化都会产生一种新的姿态,同时其关键点的可见性受穿着、姿态、视角等影响非常大,而且还面临着遮挡、光照、雾等环境的影响,除此之外,2D人体关键点和 人体骨骼关键点检测 算法概述 多人人体骨骼关键点检测主要有两个方向,一种是自上而下,一种是自下而上,其中自上而上的人体骨骼关键点定位算法主要包含两个部分,人体检测和单人人体关键点检测,即首先通过目标检测算法将每一个人检测出来 Convolutional Pose Machines:本论文将深度学习应用于人体姿态分析,同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。

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    3D人体姿态估计

    Human Pose Project and Code: https://www.seas.upenn.edu/~pavlakos/projects/volumetric/ 输入一张彩色图像,输出人体 Volumetric representation for 3D human pose 对于3D 人体姿态估计问题,问题的一般定义是 人体N个关节,每个关节有一个 3D 坐标(x,y,z)

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    综述|人体骨骼关键点检测

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    Tensorflow Lite人体姿势跟踪功能上线:基于PosNet的实时人体姿态估计

    这个夏天,Tensorflow Lite 再度进化,加入了 PosNet 人体姿态估计模块,性能再度加强! 怀着激动的心情,我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序(https://www.tensorflow.org/lite),通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计 「PoseNet」是一种视觉模型,它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如,该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。 举几个例子,开发者可以在身体图像上进行增强现实,动画化计算机图形人物,以及分析运动员在运动中的步态。

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    聊聊技术写作的个人体

    这就是我目前写技术文章的一些个人体会吧。 对于上面提到的第二个原因,我最近颇有感触,想要多聊一些。为了更有针对性,本文姑且限定一个话题吧,那就是“写作技术文章,如何看待他人的批评/意见”。

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    基于 Openpose 实现人体动作识别

    人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。 在此次的模型中通过调用轻量级的openpose模型进行人体姿态识别,其主要的方法是通过openpose获取人体各个骨骼关键点位置,然后通过欧氏距离进行匹配两个骨骼来具体检测到每一个人,对于常见检测中骨骼关键点的缺失可以通过上一帧的骨骼信息进行填充 将从输入端csv读取的人体骨骼信息作为输入,Y标签的csv文件作为输出,按照0.3的比例划分训练集和验证集,并转为numpy矩阵参与运算。 它是基于结构风险最小化理论建立模型,而达到学习器的全局最优化结果,主要是被用来分析线性可分的情况。 二次检测主要对人体高度和宽度的比例进行对比以判断是否为跌倒动作。

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    快速人体姿态估计--Pose Proposal Networks

    Pose Proposal Networks ECCV2018 本文使用 YOLO + bottom-up greedy parsing 进行人体姿态估计 its total runtime using 人体姿态估计总的来说有两大类方法: top-down and bottom-up top-down: 就是首先检测图像中的所有人,然后分别对每个人进行人体姿态估计 one detects person instances first and then applies single-person pose estimators to each detection bottom-up:首先提取出图像中所有的人体部件

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    3D 人体姿态估计简述

    3D HPE 的应用非常广泛,包括人机交互、运动分析、康复训练等,它也可以为其他计算机视觉任务(例如行为识别)提供 skeleton 等方面的信息。 关于人体的表示一般有两种方式:第一种以骨架的形式表示人体姿态,由一系列的人体关键点和关键点之间的连线构成;另一种是参数化的人体模型(如 SMPL [2]),以 mesh 形式表示人体姿态和体型。 其中,top-down 方法 [10] 需要先利用目标检测算法确定人体的 bounding box,然后对于每一个 bounding box 中的人体,计算其根关节的绝对坐标以及其他关节相对于根关节的坐标 而 bottom-up 方法 [11] 则首先预测所有关节的位置,再根据关节间的相对关系将属于同一个人的关节联系起来构成完整的人体。 Bottom-up 方法的主要优点在于它的运行时间基本不会受到待检测人体数量的影响,因此在拥挤场景下 bottom-up 方法更有优势。

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    人体密集联系的部位学习3D人体形状和姿态(CS CV)

    尽管通过最新基于学习的方法取得了有价值的成果,但使用单像重建3D人体形状和姿态仍具有挑战性。 常见的不对齐问题的出现是由于图像到模型空间的映射是高度非线性的,并且基于旋转人体模型的姿态很容易导致关节位置的偏移。 在这项工作中,我们研究了从人体部位的密集对应关系中学习3D人体形状和姿态的问题,并提出了分解和聚合网络(DaNet)来解决这些问题。 来自局部流的信息被进一步整合以增强对基于旋转的姿态的鲁棒性预测,并且其中还提出了位置辅助旋转特征细化策略用来充分利用人体关节之间的空间关系。 3D人体形状和姿态(CS CV).pdf

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    单细胞新药研发导论|| 解锁人体屏障

    梁贵柏先生在其《新药研发课》中归纳为三个关键的点: 找到病因或与疾病相关的调控因素 建立动物疾病模型 使用系统性筛选 熟悉单细胞流程的朋友会发现,随着单细胞技术的应用,找到疾病相关的调控因素可以说是单细胞数据分析的的应有之义 让我们想象,一个化合物进入人体会经历怎样的过程? 然而,这并不是说我们不能够认识人体的生理结构。 一旦我们绘制出来人体生理屏障的细胞图谱,我想这将加深我们对药物在体内的代谢以及药效发挥的重新理解。 人体屏障组织的细胞代谢功能的异质性,既影响药物穿过屏障的效率,也影响药物被吸收和排泄的效率。如神经性药物要发挥作用往往需要考虑血脑屏障的存在。 ?

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    机器人体验营笔记(二)基础

    版权声明:署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons)

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    机器人体验营笔记(一)概要

    版权声明:署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons)

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    Python|模拟商品加入购物车并结算价钱问题解决方法

    输出:你购物车中的的商品[['mate40 pro', 8888], ['小米10 pro', 4599]]你购物车中的的商品需要支付13487元

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      人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别(Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓,并将其与背景分离;人体检测,可识别行人的穿着、体态、发型等信息;行人重识别(Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。

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