单眼总捕获技术解析与CVPR19论文代码实现指南

资源摘要信息:"MonocularTotalCapture:CVPR19论文代码“单眼总捕获”" 知识点: 1. MonocularTotalCapture项目介绍： MonocularTotalCapture是CVPR19（计算机视觉和模式识别会议2019）上介绍的一项研究。该项目主要关注的是如何通过单个摄像头捕捉到的人体全身动作，包括脸部表情、身体姿势以及手势的捕获。对于计算机视觉领域的人体动作捕捉和分析来说，这是一次技术突破，为未来在各种环境下进行自然的人机交互提供了可能。 2. 项目开发环境： 根据给出的描述信息，该项目的开发环境需要满足以下条件： - 系统环境：Ubuntu 16.04。 - GPU硬件：GTX 1080Ti。 - 开发语言：C++。 - 必需的软件包： - ffmpeg - Python 3.5（包括TensorFlow 1.5.0，OpenCV，Matplotlib等） - cmake（版本要求大于等于2.8） - OpenCV（版本要求2.4.13，建议使用CUDA 9.0和CUDNN 7.0从源代码编译以利用GPU加速） - Ceres-Solver（版本1.13.0，含SuiteSparse） - OpenGL，GLUT，GLEW - libigl - get - OpenPose 3. 关键技术组件： - OpenPose：这是一个开源的实时多人2D姿态估计库，能够准确地检测人脸、手、脚和身体的关键点。它是该项目中实现全身动作捕获的关键技术组件。 - Ceres-Solver：一个开源的C++库，用于建模和解决大规模非线性最小二乘问题。它被广泛应用于计算机视觉中的三维重建和几何问题求解。 4. 安装步骤： - 首先通过git命令克隆该项目仓库到本地计算机。 - 进入项目目录后，运行download.sh脚本，该脚本会处理项目所需的依赖。 - 最后还需要克隆OpenPose项目库。OpenPose是一个专门用于实时多人姿态估计的库，对于进行全身动作的捕捉至关重要。 5. 开源项目的代码利用： 开源项目的代码一般可以免费获取和修改，对个人和企业研究开发具有重要的价值。通过利用开源社区提供的最新技术和算法，开发者可以节省大量研究和开发的时间，快速推进项目进度。 6. 计算机视觉应用： 单眼总捕获技术涉及到多个计算机视觉领域的关键技术，如图像处理、深度学习、机器学习和人体运动分析。这些技术的应用范围非常广泛，涵盖了虚拟现实、增强现实、人机交互、智能监控、运动分析等众多领域。 7. 系统依赖和环境配置： 本项目对开发环境的配置有明确要求，这主要考虑到计算资源的合理利用和性能优化。例如，使用CUDA和CUDNN来编译OpenCV是为了能够利用GPU进行图像处理和计算加速。而Ceres-Solver和OpenPose等依赖的软件包的选择则涉及到算法的具体实现和效率要求。 通过以上信息，我们能够了解MonocularTotalCapture项目背后的丰富知识点，涵盖项目介绍、开发环境配置、关键技术、安装步骤以及计算机视觉相关应用。