人体骨骼关键点检测算法综述

OpenPose 是一个实时人体关键点检测系统，可检测人体、手部和面部关键点（共 130 个）。先决条件：安装 CUDA、cuDNN、CMake GUI、protobuf 编译器。创建 Conda 环境，并安装 OpenCV、protobuf。克隆 OpenPose 存储库，并使用 Caffe 构建。

关键点检测算法是计算机视觉领域的重要组成部分，其在图像分析、识别、追踪以及三维重建等任务中扮演核心角色。这些算法寻找图像中具有显著性或不变性的局部特征，确保在不同的光照、视角、缩放和旋转条件下保持稳定。将全面介绍关键点检测算法的基本概念、重要性及其应用领域。一、关键点定义与特性关键点是指那些能够提供独特信息且不易受周围环境变化影响的图像点。它们具有不变性，能在各种图像变换下保持稳定，如尺度变化、旋转和光照变化等。二、关键点检测的重要性关键点检测在多个应用场景中至关重要，包括图像匹配、目标检测与识别、三维重建和视频追踪。三、经典关键点检测算法介绍了Harris角点检测、SIFT、SURF和ORB等经典算法，它们各具特色，适用于不同的图像处理需求。四、关键点描述符简述了SIFT、SURF和ORB等描述符的作用及其在提升关键点匹配准确性方面的贡献。五、未来发展趋势随着深度学习技术的进步，基于神经网络的关键点检测算法正逐步成为研究热点和应用重点。

FAST是一种经典的特征点快速检测算法，我在网上找到了这个MATLAB程序，现在分享给大家。

介绍了两种改进后的角点检测算法：HARRIS和SUSAN。这些算法在计算机视觉领域中具有重要意义，并提供了相应的代码文档。

以下是使用Matlab实现角点检测的源代码，代码中包含了详细注释，适合初学者学习和理解。通过该示例，您可以掌握如何使用Matlab进行图像处理，特别是角点检测算法的应用。 % 角点检测示例代码 % 适用于Matlab环境 % 读取图像 I = imread('input_image.jpg'); I_gray = rgb2gray(I); % 转为灰度图 % 使用Harris角点检测 corner_strength = corner(I_gray, 'Harris'); % 显示结果 imshow(I); hold on; plot(corner_strength(:,1), corner_strength(:,2), 'r*'); hold off; 此代码实现了基于Harris算法的角点检测，并将检测到的角点在图像上以红色星号标出。初学者可以根据此示例修改和扩展功能，例如选择其他角点检测算法或调整检测参数。

crossdet用于识别输入信号中超过阈值或零的第一个点，并返回其数值及位置。该算法要求信号数据为实值元素的行或列向量。

该算法在matlab平台上实现了susan角点检测，有效提升了检测精度和效率。

该方法将数据空间分割为单元，单元长宽为 D/(2k1/2)。每个单元包含两层包围层：内层厚度为 1 倍单元长度，外层厚度为 int（2k1/2 -1）+1 倍单元长度。异常判定：- 若 cell_+1_layer_count > M，则单元中的对象均为非异常。- 若 cell+_2_layer_count

基于统计的方法假设给定的数据集服从某种随机分布，通过不一致性测试来识别异常。然而，在实际应用中，数据往往不符合理想的数学分布，尤其是在高维情况下，估计数据点的分布变得极其困难。