OpenCV+Mediapipe手势动作捕捉与Unity引擎的结合前言Demo演示认识Mediapipe项目环境手势动作捕捉部分实时动作捕捉核心代码完整代码Hands.pypy代码效果Unity部分建模Unity代码UDP.csUDP.cs接收效果图Line.csHands.cs最终实现效果前言本篇文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉，配合强大的Mediapipe库来实现手势动作检测与识别；将识别结果实时同步至Unity中，实现手势模型在Unity中运动身体结构识别Demo演示Demo展示：https://hackathon2022.juejin.cn/#/works/det

1概述本篇文章，属于学习性质，一边学习，一边记录所得。主要参考arm-2d的github官方仓库：ARM-software/Arm-2D:2DGraphicLibraryoptimizedforCortex-Mprocessors(github.com)1.1分支说明分支描述注意main主仓库，包含arm-2d库，示例，模板和一个helper库developing开发分支将合入main仓库1.2特性Arm-2D库提供主要用于深度嵌入式显示系统的低级2D图像处理服务。支持的功能包括但不限于:支持加速LVGL8.3及以上需要CMSIS-Pack的支持支持Alpha-Blending / Alpha

文章目录0前言1课题介绍2算法原理2.1算法简介2.2网络架构3关键代码4数据集4.1安装4.2打开4.3选择yolo标注格式4.4打标签4.5保存5训练6实现效果6.1pyqt实现简单GUI6.2图片识别效果6.3视频识别效果6.4摄像头实时识别7最后0前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业

专栏地址：『youcans的OpenCV例程300篇-总目录』01.图像的读取（cv2.imread）02.图像的保存（cv2.imwrite）03.图像的显示（cv2.imshow）04.用matplotlib显示图像（plt.imshow）【OpenCV例程300篇】02.图像的保存（cv2.imwrite）函数cv2.imwrite()用于将图像保存到指定的文件。函数说明：retval=cv2.imwrite(filename,img[,paras])cv2.imwrite()将OpenCV图像保存到指定的文件。cv2.imwrite()基于保存文件的扩展名选择保存图像的格式。cv2.i

  🧛‍♂️iecne个人主页：点赞关注收藏评论支持哦~💡每天关注iecne的作品，一起进步✨一起学习内容专栏：C++保姆级入门教程  C++每日一题  C++游戏设计教程👉本文收录专栏：C++游戏引擎教程与实战🐳希望大家多多支持🥰一起进步呀！ 目录✨前言坐标系和节点坐标1）精灵 2）坐标和锚点1.0.5,0.5测试  2.获取屏幕信息3.居中显示使用VisualStudio打开图片1）文件夹的使用2）在VisualStudio的使用输出精灵（图片）代码实例关于命名总结✨前言哈喽大家好，我是iecne，本期为大家带来的是CPP/C++游戏引擎Easy2D教程——精灵与坐标，包教包会，快来看看吧

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885 文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red}联系方式，\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官方认证}文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照

文章目录**学习目标：**图像与视频的加载显示导入OpenCV的包`cv2`窗口操作计算按键的`ASCII`值读取图片用其他插件来读取(以`matplotlib`为例)用`OpenCV`自带的方式去展示图片函数的封装保存图片读取摄像头与视频数据打开摄像头打开视频视频录制视频处理摄像头摄像头的初始化检测初始化结果读取摄像头中的图像关闭摄像头读取并显示摄像头视频将摄像头视频由彩色视频转化成灰度视频显示并保存摄像头视频中某一时刻的图像读取并显示两个摄像头视频播放视频文件读取并显示视频文件将视频文件由彩色视频转换成灰度视频视频的暂停播放和继续播放视频文件的属性保存视频文件构造`VideoWrite`类

本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤+代码。背景介绍熟悉OpenCV的朋友肯定都知道OpenCV自带的模板匹配matchTemplate方法是不支持旋转的，也就是说当目标和模板有角度差异时匹配常常会失败，可能目标只是轻微的旋转，匹配分数就会下降很多，导致匹配精度下降甚至匹配出错。本文介绍基于matchTemplate+旋转+金字塔下采样实现多角度的模板匹配，返回匹配结果(坐标、角度)。实现思路【1】如何适应目标的角度变化？我们可以将模板旋转，从0~360°依次匹配找到最佳的匹配位置；【2】如何提高匹配速度？使用金字塔下采样，将模板和待匹配图均缩小后匹配；加大匹配搜寻角度的步长

视频人脸识别系列第一篇使用openCV进行视频人脸识别第二篇使用虹软SDK进行视频人脸识别第三篇使用虹软SDK进行视频人脸比对文章目录视频人脸识别系列前言一、环境搭建开发环境配置环境变量设置maven阿里源IDEA配置JDK和MAVEN创建maven项目二、使用openCV进行视频人脸识别1.引入JavaCV开源库2.引入官方训练的人脸识别库3.读取摄像头进行人脸识别框选总结前言后期可能要做视频人脸识别项目，先学习下人脸识别相关的库的基本用法，简单熟悉下使用人脸开源库。一、环境搭建开发环境javaJdk11ApacheMaven3.8.4opencv-4.5.5IDEA2021.3CE社区版下

----------------------------------------------视频教程来源于网络，侵权必删！ ---------------------------------------------一、简介HumanBodyTracking2D（身体跟踪2D）案例，当设备检查到人体时，会返回检测到人体关节点的2D屏幕空间位置（需要在iOS13或更高版本的A12芯片设备运行）。图片来源于网络，侵权必删！二、对应的骨骼ID名称索引说明