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请教利用摄像头实现动作捕获系统
hardVB
2005-03-06 06:19:35
利用摄像头实现动作捕获系统
我个人喜欢玩街机,喜欢踢FIFA,可是坐在电脑面前久了,只是运动指头,对身体不好,就想搞一套动作捕获系统,来对应键盘的KeyCode,可是我发现现在的硬件动作捕获系统太贵,穿在身上不方便,所以我想能否利用摄像头,获取影像信息,经过软件的处理,来得到角色的动作。
不知道如何进一步实现,请各位高人指点一下。
一般的摄像头是否可行,如何处理流媒体的信息?
动作如何被识别,例如踢腿这个动作如何被识别?利用图像的变化?这里涉及到很多数学知识吧?
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请教利用摄像头实现动作捕获系统
利用摄像头实现动作捕获系统 我个人喜欢玩街机,喜欢踢FIFA,可是坐在电脑面前久了,只是运动指头,对身体不好,就想搞一套动作捕获系统,来对应键盘的KeyCode,可是我发现现在的硬件动作捕获系统太贵,穿在身上不方便,所以我想能否利用摄像头,获取影像信息,经过软件的处理,来得到角色的动作。 不知道如何进一步实现,请各位高人指点一下。 一般的摄像头是否可行,如何处理流媒体的信息? 动作如何被识别,例如踢腿这个动作如何被识别?利用图像的变化?这里涉及到很多数学知识吧?
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yaozha
2005-09-01
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呵呵,楼主好好干阿~~
做出来我们就用你的
hardVB
2005-08-25
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以前发的帖子,目前作出的一些成果,http://blog.csdn.net/hardvb
deeplymove
2005-07-07
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我做了一个类似的引擎,可以到 www.cnblogs.com/deeplymove 下载
感兴趣可以加我qq:40156437
cx820402
2005-07-07
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好的,我们实验室就有一套虚拟保龄球,是身体互动的,大家可以真实的扔保龄球,通过摄像头捕捉,在电视机上显示出运动的结果,有兴趣,加我:49666154,cx820402@hotmail.com
GrAkiss
2005-03-16
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那个sony出的EYETOY不就是这样的游戏么,用摄像头接受输入,直接身体动作就可以同游戏里面的东西进行交互了,没那么简单的,估计一两个人短时间是弄不出来的。
除非你有钱,搞一堆人去研究吧,哈哈
立秋雨
2005-03-15
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我觉得,建立一个3d运动模型到电脑里面,就像是3dmax建模那种。
设置好运动关节和角度限制。
然后为每块骨头设置编号。
用鲜明的颜色标记每个骨头的两端。注意,颜色要各不相同。
然后,在身体的对应骨头的两端,戴上对应颜色的带子之类的东西。使用3个摄像头同时捕捉。通过对相同颜色的3个面的坐标跟踪,来控制电脑内运动模型的运动。利用模型自身的关节信息来输出动作信息。
这样,图像处理的难度就降低了很多。
shshen
2005-03-15
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强,我们的自然科学基金、973就做这个,搞得还不是很好
qiangqiang1112
2005-03-10
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好厉害啊……
不过 识别起来好难……
学习ing
konriuen
2005-03-09
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大家不要打击他啊,只要搂主愿意去做,没有做不成的,加油!
thuers
2005-03-09
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强~!
做出来你就发了
hardVB
2005-03-07
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xiaohu9711
2005-03-07
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哈哈,挺难得!倒是可以谈我的建议:
1、捕获用DirectShow开发,可以捕获图像;
2、运动目标的检测、跟踪和行为分析。其中行为分析挺难得。这些可能要图像处理的知识
hell190109
2005-03-07
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喜欢就去买好了,没有的话你自己用几天时间做一个,顺便去卖源程序,至少挣个十几万。
你好强呀!!!
以后多交流。。。
zzwu
2005-03-07
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这太麻烦了,其中最麻烦的是属于机械控制方面的,当然,图像识别方面也不太容易。
使用树莓派的
摄像头
本文详细介绍了如何在树莓派3B+上安装和配置官方提供的PINOIRCAMERAV2红外夜视
摄像头
,包括
系统
更新、
摄像头
启用、使用raspistill和raspivid
捕获
图像和视频的方法,以及将.h264格式视频转换为.mp4格式的过程。此外,还介绍了如何
利用
motion搭建视频监控
系统
,
实现
动作
捕捉并保存图片和视频。
基于MediaPipe的人机交互
系统
的设计与
实现
(论文)
本文设计并
实现
了一种基于MediaPipe的人机交互
系统
,
利用
计算机视觉技术
实现
实时手势识别、姿态检测与
动作
分析。
系统
通过
摄像头
捕获
图像,结合MediaPipe模型进行手部和身体关键点定位,
实现
了高准确性的
动作
识别与反馈机制,具有良好的实时性与鲁棒性,适用于多种自然交互场景。
基于HY-Motion 1.0的智能家居控制:通过
动作
指令操作设备
本文介绍如何
利用
腾讯开源的HY-Motion 1.0 3D
动作
生成模型,构建基于
动作
识别的智能家居控制
系统
。核心方法是将
摄像头
捕获
的骨骼序列映射为自然语言
动作
描述,再转化为设备控制指令,
实现
免接触、低延迟、高隐私性的交互。关键技术环节包括
动作
捕捉、骨骼特征提取、
动作
-文本语义匹配及本地化智能家居协议对接,适用于边缘部署与多场景扩展。
基于OpenCV与Mediapipe的实时手势识别
系统
该项目是基于OpenCV与Mediapipe的实时手势识别
系统
,核心是通过
摄像头
捕捉手部
动作
,
利用
相关技术识别手势
实现
人机交互。OpenCV用于视频流
捕获
等,Mediapipe提供手部检测和关键点跟踪。可应用于虚拟现实等领域,开发工具为pycharm,运行环境为py3.8。
Skills智能体与SDPose-Wholebody结合:智能健身教练
系统
本文介绍了融合SDPose-Wholebody姿态估计模型与Skills智能体的轻量级智能健身教练
系统
。该
系统
利用
普通
摄像头
实时
捕获
133个身体关键点,
实现
高精度
动作
解析;Skills智能体据此执行多维
动作
评分、个性化反馈及自适应训练策略,在家庭健身、健身房辅助和康复监控等场景中落地应用。核心技术涵盖全身姿态估计、
动作
语义理解、实时闭环反馈与隐私友好的边缘部署。
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