时空变压器网络 介绍 该存储库包含以下论文中介绍的模型的实现： 基于骨架的动作识别的时空图卷积网络，Chiara Plizzari，Marco Cannici，Matteo Matteucci， 空间变压器logits的可视化 热图为25 x 25矩阵，其中每一行和每一列代表身体的关节。 位置（i，j）中的元素表示关节i和关节j之间的相关性，这是由于自我注意引起的。 先决条件 Python3 在所有的图书馆requirements.txt 运行方式 python3 main.py 培训：设置在/config/st_gcn/nturgbd/train.yaml ： Training ：真 测试：在/config/st_gcn/nturgbd/train.yaml设置： Training ：错误 资料产生 我们在三个数据集上进行了实验： NTU-RGB + D 60 ， NTU-RG

./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发

手背静脉图像骨架特征提取的算法.pdf

针对传统骨架提取算法结果无法保证骨架单像素性,并且伴有毛刺产生的现象,提出了一种能够有效去除骨架中毛刺分枝,充分体现物体形态特征的骨架剪枝算法。该算法以模糊距离变换为理论基础,在物体粗骨架图像中计算每条尾枝的模糊距离变换值,使用根据骨架特点确定的动态阈值判断骨架分枝是否被去除,并利用分级剪枝方法实现骨架剪枝操作。实验结果表明,该算法在进行剪枝操作中可有效地保证骨架的准确性和连续性。

针对现有的手势识别算法识别率低、鲁棒性弱的问题，提出一种基于Kinect骨架信息的交通警察手势识别方法。从Kinect深度图像中预测人体骨架节点的坐标位置，将节点的运动轨迹作为训练和测试的特征，结合距离加权动态时间规整算法和K-最近邻分类器进行识别。实验表明，在参数最优的情况下，该方法对八种交通警察手势的平均识别率达到98.5%，可应用于智能交通等领域。

AnimatorMirai是一个简单的2D动画编辑器，例如Spine。 我将Qt用于GUI，将OpenGL用于绘图，将Protobuf用于保存到文件。

3d点云数据植物骨架提取代码demo+测试数据，代码可以跑通

提出一种有效的三维点云骨架分割的方法,分割后的结果可用于三维点云物体识别和分类。利用稳健性较强的L1-中心骨架算法对点云数据进行骨架提取,可得到一系列骨架点;利用基于八叉树的区域增长分割方法对已经得到的骨架点进行分割,选取法向量和残值作为判定标准;利用OpenGL库编程把分割出的各个部分进行骨架连线。对多种形状的点云数据(包括动物模型、植物模型、人体模型、字母模型)进行实验,该方法均得到较好的结果。

十层预制装配式骨架倒塌案例 某年4月发生了一起十层预制装配式骨架倒塌的恶性事故。该建筑物平面如图6-7所示，建筑物全高为41m。 该设计中指出，只有在前一层的全部结构固定完毕之后，方可开始安装次一层的装配式构件。

python彩色图像骨架提取