OpenPose ha representado el primer sistema multipersona en tiempo real que detecta conjuntamente puntos clave del cuerpo humano, las manos, la cara y los pies (en total 135 puntos clave) en imágenes individuales. Sus autores son Ginés Hidalgo, Zhe Cao, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaadhav Raaj, Hanbyul Joo y Yaser Sheikh.
Características
- Reconstrucción y estimación de posturas 3D de todo el cuerpo
- Complemento de unidad
- Estimación de postura 2D de todo el cuerpo (cuerpo, pies, cara y manos)
- Análisis de tiempo de ejecución
- Detección de puntos clave de varias personas en tiempo real 2D
- Estimación manual de puntos clave de 2×21 puntos clave
- Triangulación 3D desde múltiples vistas individuales
- Complemento de unidad
- Análisis de tiempo de ejecución
- Caja de herramientas de calibración: Estimación de parámetros de distorsión, intrínsecos y extrínsecos de la cámara.
- Se maneja la sincronización de las cámaras Flir.
- Seguimiento de una sola persona
- API de Python
- API C++
Aporte
OpenPose admite imágenes, videos, cámara web, Flir/Point Grey, cámara IP y admite agregar su propia fuente de entrada personalizada (por ejemplo, cámara de profundidad).
Plataformas compatibles
- ventanas
- Linux (Ubuntu)
- Mac OS
Compatibilidad de hardware
Versiones CUDA (Nvidia GPU), OpenCL (AMD GPU) y sin GPU (solo CPU).
Licencia
OpenPose está disponible gratuitamente para uso no comercial y puede redistribuirse bajo estas condiciones. Por favor, vea el licencia para mas detalles. ¿Interesado en una licencia comercial? Mira esto Enlace FlintBox. Para consultas comerciales utilice el Contact sección de la Enlace FlintBox y también enviar una copia de ese mensaje a Yaser Sheikh.
Recursos
Etiquetas
Desarrollo de juegos de inteligencia artificial de IA de código abierto Programación de juegos
