应用此代码的任何输入图像并找出鼻子，眼睛，嘴唇和嘴巴的所有部分应用 R 2013 b 软件 未来我们可以检测到人体更多的部位或全部部位

Android人体检测和人体关键点检测APP，支持CPU多线程和GPU加速，可实时检测(这是 Demo APP)，原文请参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/115765863

更多项目《行人检测(人体检测)》系列文章请参考： 行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763 行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588 行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615 行人检测(人体检测)4：C++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638

mask小应用例子。需要预下载coco模型和安装jupyter，相关依赖参考mask rcnn。实现检测人体并进行背景置灰，凸显人物

这是Android实现人体检测APP Demo（可实时运行）；更多内容请查看： 行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763 行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588 行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615 行人检测(人体检测)4：C++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638

FLIC 是从电影的帧中标记人物的图像数据集，其包含从主流好莱坞电影中收集的 5003 张图像。 训练图像来源于 30 部电影中运行的人物检测器，图片获取后由人工为其标注，包括 10 个上身关节，此外，图像中拥有 5 个中值标记以保证异常值注释具有鲁棒性。发布者会主动拒绝人被遮挡或者图片清晰度过低的图像，此外，其预留 20% 约 1016 张图像进行测试。 该数据集由宾夕法尼亚大学-工程与应用科学学院 GRASP 实验室于 2013 年发布，相关论文有《MODEC: Multimodal Decomposable Models for Human Pose Estimation》。

人体检测 Inria 人数据集的人体检测程序 安装 通过 git 下载 git clone https://github.com/rupy/HumanDetection.git 或者您可以从下载为 zip 文件。 依赖 你需要这样的环境： Python 2.7 OpenCV 2.4.9 Numpy 1.9.1 PyYAML 3.11 PySide 1.2.2 如果您没有 Numpy 和 PyYAML，您可以通过 pip 安装它们，例如： $ pip install numpy $ pip install pyyaml $ pip install pyside 配置文件 为您自己的文件系统编辑配置文件 config.yml。 输出目录由程序自动创建。 Inria 人数据集位于。 用法 注释生成器 概述和配置 Annotation Generator 是一个 GUI 工具，用于通过 o

基于TensorFlow的自动化行人检测（人体检测）和监控（视频监控）系统 监控在安保和巡查中发挥着重要作用，但也是一项非常乏味的任务，深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本项目基于深度学习的目标检测去搭建了一个简单有效的监控系统，能够自动化进行人流统计和行人检测。 Python3.5 pip TensorFlow-1.11.0-GPU Python版本OpenCV requests pip3 install requests frozen_inference_graph.pb Nginx with RTMP 展示系统基于Idea集成开发环境进行开发，SSM框架中的依赖均基于Maven进行配置，在Idea中导入web目录下的工程，导出war包，将war包放在服务器tomcat/webapps目录下，运行./startup.sh,启动tomcat容器；

针对实际监控中人体目标轮廓的多尺度特性，提出一种用于人体目标检测的多尺度方向特征描述子(HOGG)。首先采用Gabor滤波器提取人体图像对应不同尺度、不同方向的多个Gabor幅值域图谱，然后将相同尺度不同方向的幅值域图谱融合以降低特征维数，并对每幅融合图像提取梯度方向直方图(HOG)特征，最后将这些HOG特征联合起来作为人体图像表征。利用支持向量机(SVM)对描述特征进行分类，在CAVIAR数据库中进行了实验，结果表明，该算法对人体目标检测具有较好的性能。

C#使用YOLOv5进行人体检测