3D关键点检测

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。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

人体骨骼关键点检测算法在计算机视觉领域应用广泛，包括自动驾驶、姿势估计、行为识别等。由于人体的柔韧性和遮挡等因素影响，人体骨骼关键点检测极具挑战性。算法主要分为单人2D、多人2D、3D关键点检测。Heatmap方法用概率图表示关键点位置，越接近关键点位置，概率越高。

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ICCV 2019在首尔举办，由韩国新加坡国立大学计算机科学系发布的文章{li2019usip}介绍了USIP检测器：一种无监督的稳定兴趣点检测器，能够在任何3D点云变换下精准检测高度可重复的关键点，无需地面真实训练数据。ModelNet40、Redwood、Oxford RobotCar和KITTI通过USIP检测到的关键点示例也已展示。存储库中包含了用于牛津机器人车、KITTI、SceneNN、ModelNet40、3DMatch的点云关键点检测器和描述符。

此Matlab源码包括两种模式：与ORB SLAM集成的对象SLAM，以及适用于多维数据集的基本SLAM实现。它利用ROS bag输入进行在线SLAM，从离线3D对象中读取检测结果。对象SLAM算法通过每帧检测的3D长方体优化相机和长方体姿态。对应于C++版本的单图像长方体检测的detect_3d_cuboid。如需引用，请参阅相关文献 CubeSLAM：单眼3D对象SLAM，IEEE Transactions on Robotics 2019，S.Yang，S.Scherer。

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab

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。

该程序是基于Vienna开发，完整实现了3GPP TR36.873协议中的3D信道模型matlab代码。

MATLAB 3D绘图循环开发技巧。该函数用于绘制用户定义半径、位置和方向的圆形。