建设银行官网电话郑州厉害的seo顾问

张小明 2026/1/8 20:11:52
建设银行官网电话,郑州厉害的seo顾问,网站建设汇编材料,网站里面的图片做桌面不清晰度想象一下#xff0c;你正在开发一款AI健身教练APP。用户对着摄像头做深蹲#xff0c;APP需要实时判断#xff1a;“膝盖弯曲角度够不够#xff1f;背是不是挺直的#xff1f;” 计算机看不懂视频里的“人”#xff0c;它只看得懂数字。如果你把一张照片扔给神经网络…想象一下你正在开发一款AI健身教练APP。用户对着摄像头做深蹲APP需要实时判断“膝盖弯曲角度够不够背是不是挺直的”计算机看不懂视频里的“人”它只看得懂数字。如果你把一张照片扔给神经网络它看到的只是一堆[255, 128, 30...]的像素矩阵。怎么办我们需要把“人”抽象成数学模型——这就是“姿态向量化”。今天我们用 Python MediaPipe谷歌开源的黑科技只用几十行代码把复杂的人体动作变成一串AI能读懂的数字向量。第一步理解什么是“姿态向量”不要被“向量”两个字吓到。其实就是关键点坐标列表。人类的身体可以被拆解成一个个关节关键点鼻子、左肩、右肘、手腕、膝盖、脚踝……目前主流的模型如 COCO 格式会把人体定义为17个关键点2D或33个关键点3D全身。每个关键点有x, y, z三个坐标值。向量化就是把这些坐标按顺序排成一列。比如[鼻_x, 鼻_y, 鼻_z, 左肩_x, 左肩_y, 左肩_z, 右肩_x, ...]这一长串数字就是你在视频里的“数字分身”。第二步工具选择——为什么用 MediaPipe以前做姿态估计要么自己训练模型累死要么用 OpenPose配置环境累死。现在谷歌的MediaPipe是首选快在普通笔记本CPU上也能实时运行30 FPS。准自带3D坐标z轴能感知深度。全支持手部、面部、全身姿态。安装依赖pipinstallmediapipe opencv-python numpy第三步实战代码——把人变成数字我们来写一个脚本读取摄像头画面把每一帧画面中的人提取出来变成向量并打印。1. 基础版提取单张图片的姿态向量importcv2importmediapipeasmpimportnumpyasnp# 初始化 MediaPipe Posemp_posemp.solutions.pose posemp_pose.Pose(model_complexity1,enable_segmentationFalse)# model_complexity越高越准越慢# 读取一张图片或者视频帧imagecv2.imread(fitness.jpg)# 换成你的图片路径ifimageisNone:raiseFileNotFoundError(找不到图片请检查路径)# 转换颜色 BGR - RGBrgb_imagecv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 进行姿态估计resultspose.process(rgb_image)# --- 核心向量化过程 ---ifresults.pose_landmarks:landmarksresults.pose_landmarks.landmark vector_list[]# 遍历17个关键点 (nose, left_shoulder, right_shoulder, etc.)forlandmarkinlandmarks:# landmark 包含 x, y, z, visibility# 注意这里的 x, y 是相对于图像宽高的归一化坐标 (0.0 ~ 1.0)# z 是深度坐标以髋部为原点vector_list.extend([landmark.x,landmark.y,landmark.z])# 转换成 numpy 数组 (这就是最终的向量)pose_vectornp.array(vector_list)print(f生成的向量维度:{pose_vector.shape})# 应该是 17 * 3 51print(f向量数据:{pose_vector})# 简单的应用打印左手腕的坐标# 左手腕是 landmark index 15对应向量切片 [15*3 : 15*33]left_wrist_vecpose_vector[45:48]print(f左手腕坐标(归一化):{left_wrist_vec})else:print(没检测到人)pose.close()代码解析pose.process()是黑盒子输入图片输出结果。results.pose_landmarks.landmark是一个列表包含了17个关键点对象。我们用extend把每个点的x, y, z拼起来得到了一个长度为51(17x3) 的一维数组。这就是最基础的姿态向量第四步进阶——如何让向量更“智能”直接用绝对坐标像素值或归一化值有个问题离镜头近的人显得大离得远显得小。AI会误以为这是两个不同的动作。我们需要做归一化处理让向量只关注“骨架结构”不关注“人在画面哪里”。技巧1以鼻子为原点相对坐标把所有点的坐标减去鼻子的坐标这样向量描述的是“手腕离鼻子多远”而不是“手腕在屏幕左上角还是右下角”。# 假设 nose_coord [x_n, y_n, z_n]# new_wrist_coord [x_w - x_n, y_w - y_n, z_w - z_n]技巧2计算肢体角度特征工程与其给AI原始坐标不如直接算出“大臂和小臂的夹角”、“大腿和躯干的夹角”。这对判断深蹲动作非常有效。defcalculate_angle(a,b,c):# a, b, c 是三个点的坐标 (x, y)# 利用反余弦定理计算夹角baa-b bcc-b cosine_anglenp.dot(ba,bc)/(np.linalg.norm(ba)*np.linalg.norm(bc))anglenp.arccos(cosine_angle)returnnp.degrees(angle)# 例如计算肘关节角度# 左肩(11), 左肘(13), 左腕(15)angle_elbowcalculate_angle(left_wrist,left_elbow,left_shoulder)print(f手肘弯曲角度:{angle_elbow}度)现在你的向量不再是简单的坐标列表而是[手肘角度, 膝盖角度, 脊柱弯曲度...]。这才是AI最喜欢的特征第五步实时视频流向量化把上面的逻辑放进while True循环就是一个实时的AI骨架分析器。importcv2importmediapipeasmpimportnumpyasnp mp_drawingmp.solutions.drawing_utils mp_posemp.solutions.pose capcv2.VideoCapture(0)# 打开摄像头withmp_pose.Pose(min_detection_confidence0.5,min_tracking_confidence0.5)aspose:whilecap.isOpened():ret,framecap.read()ifnotret:break# 翻转画面像照镜子一样自然framecv2.flip(frame,1)rgb_framecv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)resultspose.process(rgb_frame)ifresults.pose_landmarks:# 绘制骨架可视化mp_drawing.draw_landmarks(frame,results.pose_landmarks,mp_pose.POSE_CONNECTIONS)# 在这里插入上面的向量提取代码...# 你可以把向量实时发送给后端的LSTM或分类模型# 比如if knee_angle 30: print(深蹲不够深)cv2.imshow(Pose Vectorization,frame)ifcv2.waitKey(1)0xFFord(q):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()总结向量化之后能干嘛当你把人体变成了一串数字比如每秒30帧每帧51个数字你就打开了新世界的大门动作分类把向量丢进随机森林或神经网络训练它识别“敬礼”、“拳击”、“瑜伽下犬式”。异常检测监控工地工人如果向量显示“手臂举过头顶且身体倾斜”判定为不安全行为。动作纠错像Just Dance或Keep一样对比用户的向量和标准动作的向量计算欧氏距离打分。虚拟形象驱动把向量实时发给Unity或Unreal让游戏里的角色模仿你的动作Vtuber技术核心。Python MediaPipe把这一切的门槛降到了极低。现在去打开你的摄像头试试把你自己“数字化”吧
版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

做买东西的网站要多少钱网站移动端流量

对比传统TTS,VibeVoice在对话节奏与角色一致性上做了哪些优化? 在播客制作、有声剧生产或虚拟角色交互等场景中,我们常常希望AI不仅能“说话”,还能“对话”——像真人一样有来有往、情绪起伏、音色稳定。然而,大多数现…

张小明 2026/1/7 7:00:47 网站建设

查询网站开发语言排开发企业网站费用

在FPGA上“种”神经网络:从逻辑门到感知机的精耕细作你有没有想过,一个神经网络可以不用跑在GPU上,而是直接“长”在一块芯片里?不是用软件模拟,而是真真切切地由成千上万个与门、异或门、触发器构成——就像数字电路版…

张小明 2026/1/7 7:00:13 网站建设

淄博公司制作网站有哪些网站建设方面的

《Analysis Services 数据库构建与管理全解析》 1. 维度属性关系定义 在处理维度时,我们可以让属性指向包含周期名称的相应文本列,同时也能对层次结构和部分属性名称进行重命名。当在“Dimension Structure”(维度结构)选项卡中展开关键属性时,会发现向导已在关键属性与其…

张小明 2026/1/7 6:59:37 网站建设

搬家公司网站建设价格门面设计装修效果图

第一章:供应链 Agent 的库存预警在现代供应链系统中,自动化库存管理是保障运营效率的核心环节。通过引入智能 Agent 技术,企业能够实现对库存水平的实时监控与动态预警,从而有效避免缺货或积压问题。Agent 的核心职责 供应链 Agen…

张小明 2026/1/7 6:59:02 网站建设

南山网站seo网站栏目和版块的设计心得

在数字设计日益普及的今天,字体格式转换已成为提升设计效率的重要环节。思源黑体作为业界公认的优秀开源字体,其TTF格式转换工具为设计师和开发者提供了强大的字体处理能力。本教程将带您深入了解这一转换过程的完整流程。 【免费下载链接】source-han-s…

张小明 2026/1/7 6:58:25 网站建设

怎么做自己的企业网站郑州企业网站排名

LeetDown iOS降级神器:轻松让老设备重获新生 【免费下载链接】LeetDown a GUI macOS Downgrade Tool for A6 and A7 iDevices 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeetDown 还在为老旧的iPhone或iPad运行缓慢而烦恼?想要让这些经典设备…

张小明 2026/1/7 6:57:47 网站建设