大家可以先参考官方演示文档： 效果图： ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot...plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后绘图： ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d...') #基于ax变量绘制三维图 #xs表示x方向的变量 #ys表示y方向的变量 #zs表示z方向的变量，这三个方向上的变量都可以用list的形式表示 #m表示点的形式，o是圆形的点，^是三角形（marker...') 是下面代码的略写 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 如果我有一个df包含5列f1，f2，f3，f4，y...的数据框 可以这样引用 ax.scatter(df['f1'], df['f2'], df['f3'], c=df['y'], s=100)
如何在Python中实现基本的数据类型 Python是一门面向对象的编程语言，基本的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典等。...整数是最基本的数据类型，一个整数可以是任意大小的，只要内存允许。 浮点数也称为实数，是有小数点的数字，浮点数可以是负的，也可以是正的。...列表是一种有序的集合，可以随时添加和删除元素。 元组是一种不可变的有序集合，一旦创建了元组就不能修改元组的内容。 字典是一种映射类型，字典里的每个元素都是由一个键和一个值组成的。
主要的数据集是PoseTrack 3D人体姿态估计（3D skeleton Estimation） 将人体姿态往3D方向进行扩展，则是输入RGB图像，输出3D的人体关键点。...经典数据集Human3.6M 除了输出3D的关键点之外，有一些工作开始研究3D的shape，比如数据集DensePose，而且从长线来讲，这个是非常有价值的研究方向。...2D姿势估计——从RGB图像估计每个关节的2D姿势（x，y）坐标。 3D姿势估计——从RGB图像估计3D姿势（x，y，z）坐标。...骨架数据库，比如MSR Action 3D，HDM05，SBU Kinect Interaction Dataset等。这些数据库已经提取了每帧视频中人的骨架信息，基于骨架信息判断运动类型。...常用的行为检测的数据集： THUMOS2014：在行为检测任务中只有20类动作的未分割视频是有序行为片段标注的 MEXaction2：骑马和斗牛 ActivityNet：目前最大的数据集，同时包含分类和检测两个任务
深度学习模型的成功在于从大规模注释数据集中进行监督。然而，详细的3D网格标注是非常繁琐而耗时的，因此在实际生活中，大规模的标注3D人体姿态是不现实的。...事实上，注释2D身体关节比注释3D关节或3D网格更容易，而光流被证明可以很容易地从合成数据泛化到真实数据。...请注意，由于3D网格是无纹理的，因此我们的预测中，二次投影的误差只存在于形态上而非设计的纹理上。 我们提供了在SURREAL和H3.6M数据集上进行的3D密集型人体形态追踪的定量和定性分析结果。...最近，Bogo等人提出了一种静态图像姿势和3D密集形状预测模型，其工作分为两个阶段：首先，从图像中预测一个三维人体骨架，然后使用优化过程将参数3D形状拟合到预测骨架，在此过程中骨架保持不变。...许多最近研究使用深度神经网络和大型监督训练集，对于给定给定RGB图像，学习直接复归为3D人体姿势。
在多个 3D 数据集上的研究结果表明本论文提出的方法可以重建 3D 人类形状，准确率高达 4.5 mm（比真值姿势的 3.1 mm 稍高一些），尽管单目视频很模糊。...研究者提供了其数据集和源代码 [1]。 方法 给定描绘一个移动人物的一部单目 RGB 视频，目标是生成对象的个性化 3D 模型，包括身体外形、头发、衣物、个性化的纹理图和潜在地控制表面的骨架。...因此新姿势的柔性曲面变形完全是骨架驱动的。...这种方式可以让我们在单个模型上对多个帧进行有效的优化。 ? 图 6：在 BUFF 和 D-FAUST 数据集的图像序列上的结果。...我们的主要贡献是提出的这种方法可根据动态人体轮廓，柔性地变形轮廓锥体外形，得到共同参考帧中的视觉躯壳，用于重构人体表面。这种方法可有效地评估基于大量画面帧的 3D 外形、纹理和植入式的动画骨架。
特别是对于体育活动而言，训练质量在很大程度上取决于图像或视频序列中人体姿势的正确性。 ? 从图像或视频序列中检测运动员的姿势 数据集 正确选择数据集以对结果产生适当影响也是非常必要的。...在此姿势检测中，模型在两个不同的数据集即COCO关键点数据集和MPII人类姿势数据集上进行了预训练。 1....COCO：COCO关键点数据集是一个多人2D姿势估计数据集，其中包含从Flickr收集的图像。迄今为止，COCO是最大的2D姿势估计数据集，并被视为测试2D姿势估计算法的基准。...MPII：MPII人体姿势数据集是一个多人2D姿势估计数据集，包含从Youtube视频中收集的近500种不同的人类活动。...由于我们已经绘制了关键点，因此我们现在只需将两对连接即可绘制骨架。
本调查广泛回顾了自2014年以来发表的基于深度学习的2D和3D人体姿势估计方法。 一、Introduction 人体姿态估计(HPE)任务已经发展了几十年，其目标是从给定的传感器输入中获取人体的姿态。...主要发展包括设计良好的网络，具有很强的估计能力，更丰富的数据集和更实际的身体模型探索。虽然已有一些关于人体姿态估计的综述，但是仍然缺乏一个综述来总结基于深度学习的最新成果。...因此，本节重点介绍基于深度学习的方法，这些方法从单目RGB图像和视频中估计3D人体姿势，包括3D单人姿势估计和3D多人姿势估计。 3.1....现有的数据集大多是在有限的可推广的受限环境下获得的。对于单人姿势估计，通常提供图像中的人的边界框，因此不需要结合人检测过程。在本节中，我们将三维单人姿势估计方法分为无模型和基于模型两类。...Pavlakos等人用人体关节的额外顺序深度作为约束来训练网络，通过这些约束，2D人体数据集也可以输入顺序深度注释。Li等人设计了一种嵌入子网络学习潜在姿势结构信息来指导三维关节坐标映射。
其方法可以在任何一帧暂停视频，并从任意新的摄像头时代的视点渲染对象，甚至可以为特定的帧和身体姿势绘制完整的360度相机路径。...其解决方案是数据驱动的，标准体积和运动场源自视频本身，并针对大型身体变形进行了优化，端到端训练，包括3D姿势细化，无需模板模型。...在测试时，可以在视频中的任何一帧暂停，并根据该帧中的姿势，从任何视点渲染生成的体积表示。...除此之外，还改进了使用现成的身体姿势估计器初始化的身体姿势，从而获得更好的对齐。在观察空间和输入图像中的体绘制之间施加损失，将优化引导到解。...， T_{NR} 从骨架驱动的变形开始，并产生偏移∆x到它。
例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。...题解: 1 开一个最小栈 最大栈 (都是栈顶存放最值) 2 先放到最大栈(右边) ,然后再移动到 最小栈(左边) //构成从大到小的序列来 3 然后判断size %2==0 则返回两个的栈顶元素...=0 返回左边的栈顶 class MedianFinder { PriorityQueue left; PriorityQueue right...right=new PriorityQueue((o1,o2)->o2-o1); //右边的最大栈 } public void addNum
据作者称，他建立的深度学习模型以图像RGB、骨架（Skeleton）和音频作为输入，对视频中的演员姿势识别准确度已经可以达到75%了。...作者还表示，训练数据集相对较小也是一个问题，他只有大约44小时的训练数据，并且影片中的人物位置通常距离很近，所以大多数视频很难得到准确的姿势估计，也就没有办法将所有的位置纳入基于skeleton的模型中...目前多模态模型的准确率为~75%。但由于数据集相当小，总共只进行了约50次实验，因此有很大的改进空间。 首先介绍一下在性能和运行时间上都表现最好的多模态（Rgb + 骨架 + 音频）模型。...如果我们有一个更大的数据集，那么我们可能会有足够多的难分类姿势的实例，再用基于骨架的模型训练所有的17个动作。 根据目前的SOTA文献，基于骨架的模型优于基于RGB的模型。...姿势数据集比原始的RGB数据集要小得多，只有33%的帧的置信度高于0.4，所以最终测试集只有815个片段，且目标类别仅为6个。
360° 无死角不说，转换期间真的不需要任何其它角度姿势的输入。 这就是获得了SIGGRAPH 2022荣誉奖的一个最新3D姿态估计模型： Sketch2Pose。...该任务最大的挑战就是比例失真问题，因为画上的东西可能头大身子小、胳膊长腿短…… 为此，Sketch2Pose通过对三个关键元素进行预测来消除绘制姿势时的可能出现的“歧义”。...自接触区域（如下图绿色部分，手接触腰的位置）对于理解3D姿势至关重要，也是消除未知身体部位歧义的线索。 骨骼缩短转换系统则利用统计分析来纠正原图中的比例问题。...具体步骤如下： 输入一张草图，首先预测出2D关节位置或骨架，用于3D人体模型的粗略对齐。...最后，在优化框架中利用2D骨架的骨骼切线、粗略对齐的3D姿势以及比例修补，产生最终结果。
Tensorflow 刚刚在 TF.js 姿势检测 API 中推出了第一个 3D 模型。...与 2D 相比，后者可以通过人工注释获得，并在数据集中保留了良好的人类多样性水平。这对于 3D 数据来说变得具有挑战性，因为手动扫描需要实验室设置或专用硬件——引入了额外的挑战，例如保持环境多样性。...一些研究人员选择构建一个完全合成的数据集，这也涉及领域适应的挑战。 所提出的方法使用称为 GHUM 的 3D 统计人体模型来获取姿势地面实况。...为了使注释过程更有效，研究人员要求注释者在它们确定的姿势骨架边缘之间提供深度顺序。由于 3D-2D 投影的性质，3D 中的多个点可以投影到同一个 2d 点上（即具有 X 和 Y 但不同的 Z）。...这项任务比真正的深度注释更容易，显示了注释者之间的高度一致性（交叉验证为 98%），并将GHUM 重建中的错误从 25% 减少到 3%。 BlazePose GHUM 采用两步法进行人体姿势预测。
该任务最大的挑战就是比例失真问题，因为画上的东西可能头大身子小、胳膊长腿短…… 为此，Sketch2Pose通过对三个关键元素进行预测来消除绘制姿势时的可能出现的“歧义”。...自接触区域（如下图绿色部分，手接触腰的位置）对于理解3D姿势至关重要，也是消除未知身体部位歧义的线索。 骨骼缩短转换系统则利用统计分析来纠正原图中的比例问题。...具体步骤如下： 输入一张草图，首先预测出2D关节位置或骨架，用于3D人体模型的粗略对齐。...最后，在优化框架中利用2D骨架的骨骼切线、粗略对齐的3D姿势以及比例修补，产生最终结果。...比如上图第一行中的人手（不过我们发现左边的似乎推测有错，手应该是放在两腿之间；右边的抱头基本没啥问题，但手掌应该向后弯曲）。
此篇演示python脚本帮助数据清洗工作，成为SSIS流程中的一部分，同理其他语言其他工具亦可以完成，只要有最终输出即可供SSIS使用。...从实例数据.xlsx中，经过python脚本的运行，生成一个res.csv的文件。...为何不使用一步到位直接python完成或SSIS完成？ 在python的群体中，的确熟练使用后，将数据再作一步，直接上传到数据库中，也并非难事。...同样的道理，如果用SSIS直接来处理脏乱的数据源，也是一个很痛苦的过程，在dotNET脚本中处理，也没有python现成的pandas这些专业库的数据清洗来得方便。...* 系列文章 从数据民工到数据白领蜕变之旅（一）-工具总览 https://www.jianshu.com/p/2bd3f90206ec 从数据民工到数据白领蜕变之旅（二）-重温Excel催化剂经典 https
事实证明，最大的挑战是第一个问题。我需要一个数据集，其中包含带有姿势标注的脸部图像。EmotioNet是具有姿势标注的大型人脸数据集。但是，据我所知，目前还没有类似的动漫角色脸部数据集。...颈根关节位于颈部与身体连接的位置，颈尖关节位于颈部与头部连接的位置。在角色的骨架中，尖端是根的子级。因此，应用于根的三维变换也会影响尖端，但不会反过来。 ?...用3D动画软件MikuMikuDance来创建模型 想要动画绘制的字符，最有效的办法是进行网络绘图训练。我通过渲染3D人物模型创建了一个训练数据集。...因为字符的起源不同，所以三个数据集之间没有重叠。数据生成是完全自动化的。整个过程耗时16个小时。三个数据集的数值分解如下: ?...它们可以被看作是闭着的眼睛和嘴巴周围的圆圈，颜色比周围的皮肤略深。然而，在从测试数据集进行3D渲染时，这个问题并没有显示出来，这表明它是由我的数据集和野外绘图之间的差异造成的。
从功能上来看，Blender 几乎支持整个 3D 创作流程，可提供从渲染、建模、雕刻、动画、视觉特效、视频剪辑、模拟等一系列创作功能，并且是跨平台的，在 Linux、Windows 和 Mac 计算机上的运行都很出色...其中，Cycles 是基于光线跟踪的制作渲染引擎，采用了多重重要性采样的单向路径追踪技术；FreeStyle 是基于边缘和线条的非逼真（NPR）渲染引擎，依靠网格数据和 Z 深度在选定的边缘类型上绘制线条...通过同时提供雕刻和多边形建模工具集，Blender 极大地简化了从概念研究到最终模型制作之间的过渡，其内置的雕刻功能包括：20 种不同的笔刷类型、支持多分辨率雕刻、动态拓扑雕刻和镜像雕刻。...其动画工具集包括：角色动画姿势编辑器，用于独立动作的非线性动画（NLA），用于快速摆姿的正向/反向运动学和声音同步。...此外，Blender 还提供了一套完备的装配工具，包括：包络、骨架和自动蒙皮；绘制重量；镜像功能；B-spline 插值骨骼等。
我通过渲染 8000 个可下载的动漫人物的 3D 模型创造了一个新的数据集。 我使用的方法结合了之前两项研究。...事实证明，第一个问题是最主要的挑战。我需要一个包含姿势标签的人脸图像数据集。EmotioNet 是一个包含所需类型的标签的大型人脸数据集。 但是，就我所知，还没有类似的动漫人物数据集。...因此，我专门为本项目生成了一个新的数据集。 为此，我利用了这一事实：网上就有数以万计可下载的动漫人物 3D 模型，这些模型是用一款名为 MikuMikuDance 的 3D 动画软件创造的。...我下载了大约 8000 个模型，然后使用了它们来渲染随机姿势的动漫人脸。详细的数据准备步骤将在「数据集」一节介绍。 我根据实现 3D 人物模型动画化的方法设计了该网络。我将这个过程分成了两步。...绘制动画 本项目的最终目标是将非 3D 渲染的图画变成动画。
从而让人物可以模仿我的头部动作： ? 我也可以迁移已有视频中的人脸运动： ? 这个网络的输入是人物的正面图像，人物的姿势由 6 个数值指定。...我通过渲染 8000 个可下载的动漫人物的 3D 模型创造了一个新的数据集。 我使用的方法结合了之前两项研究。...事实证明，第一个问题是最主要的挑战。我需要一个包含姿势标签的人脸图像数据集。EmotioNet 是一个包含所需类型的标签的大型人脸数据集。 但是，就我所知，还没有类似的动漫人物数据集。...我下载了大约 8000 个模型，然后使用了它们来渲染随机姿势的动漫人脸。详细的数据准备步骤将在「数据集」一节介绍。 我根据实现 3D 人物模型动画化的方法设计了该网络。我将这个过程分成了两步。...绘制动画 本项目的最终目标是将非 3D 渲染的图画变成动画。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
