头部姿势估计-OpenCV 在计算机视觉中，姿势估计特别是指对象相对于相机的相对方向。 姿势估计在计算机视觉中通常称为“透视n点”问题或PNP问题。 样片 安装 使用包管理器 。 pip install -r requirements.txt cd models bash downloader.sh cd .. 用法 从图像获取姿势 python head_pose_from_image.py -h 从网络摄像头获取姿势 python head_pose_from_webcam.py -h #### For source 0 and focal length 1 python head_pose_from_webcam.py -f 1 -s 0 3D模型可视化 python Visualize3DModel.py

ROS：img2pose 通过6DOF人脸姿势估计进行人脸对齐和检测 该存储库为img2pose神经网络提供了一个ROS包装节点，用于在多个面部上进行六个自由度（6DoF）检测，而无需事先进行面部检测。 此存储库中包含的模型已在WIDER FACE数据集中进行了训练。 原始模型和培训说明可在项目。 在Intel 和GeForce GTX1060 / 6Gb上以运行 安装 将此存储库克隆到catkin工作区中，并在运行catkin_make之前使用catkin_make安装依赖catkin_make 。 pip3 install -r requirements.txt 用法 当前有一个包装器节点，用于加载模型，订阅sensor_msgs / Image主题，在图像回调函数中运行预测并以彩色轴的形式将6DOF头部姿势渲染到框架上。 rosrun ros_img2pose img2po

神经网络 概述 是等人提出的多任务级联卷积神经网络进行人脸检测的方法，它能够同时输出人脸的检测框以及5个关键点，是开源中效果最好的人脸检测器，，作者提供的版本为，它采用三级级联架构分阶段逐步过滤人脸，在CPU上可达到实时和较高的准确率，是目前人脸检测领域的基准。 由于各种不同的姿态，光照和遮挡等，人脸检测和对齐在非控制环境下非常具有挑战性。最近的研究表明使用深度学习能够获得惊艳的性能，MTCNN提出了一个多任务级联框架其发掘了检测和对齐的内在联系来提升性能。特别是，其通过由粗到细的方式设计了3个精心设计的级联式的网络来检测脸和关键点，从而又提出了一种在线难例挖掘的策略进一步提升性能。其超过能有

希望网 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿势估计网络。 在300W-LP数据集上对模型进行了训练，并在具有良好定性性能的真实数据上进行了测试。 有关方法和定量结果的详细信息，请查看CVPR Workshop。 新的 新的 要使用，请安装和 （用于视频）-我相信，除了numpy之类的常用库之外，您只需要这些即可。 您需要一个GPU才能运行Hopenet（目前）。 要使用dlib人脸检测在视频上进行测试（头部中心会跳动）： python code/test_on_video_dlib.py --snapshot PATH_OF_SNAPSHOT --face_model PATH

头部姿势估计 使用TensorFlow和OpenCV进行实时人头姿势估计。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 该代码已在Ubuntu 20.04上进行了测试。 正在安装 该存储库已经提供了用于面部标志检测的预训练模型。 只是git clone然后就可以了。 # From your favorite development directory: git clone https://github.com/yinguobing/head-pose-estimation.git 跑步 视频文件或摄像头索引应通过参数分配。 如果未提供任何来源

计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文翻译）

计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文）