Awesome GitHub RepositoriesKeypoint Visualizers

AlphaPose هو إطار عمل للتعلم العميق مخصص لتقدير وضعية الجسم، وهو مكتبة رؤية حاسوبية مبنية على PyTorch مصممة لاكتشاف وتتبع النقاط الرئيسية لجسم الإنسان، والوجه، واليدين، والقدمين في الصور ومقاطع الفيديو. يوفر النظام أدوات لتقدير وضعية الهيكل العظمي وتتبع وضعية عدة أشخاص في آن واحد. يطبق المشروع أدوات لإعادة بناء وضعية الإنسان ثلاثية الأبعاد، حيث يقوم بتوليد مواقع المفاصل وأشكال شبكة الجسم من بيانات الصور ثنائية الأبعاد. كما يتضمن متتبعاً لوضعية عدة أشخاص قادر على الحفاظ على هوية الأفراد عبر إطارات الفيديو المتتالية. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من قدرات الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك تحديد النقاط الرئيسية لعدة أشخاص، وتتبع حركة الإنسان، وإعادة بناء شبكات الجسم ثلاثية الأبعاد.

OpenCVSharp is a .NET library that wraps native OpenCV functions, providing C# developers with access to OpenCV's computer vision capabilities through an API that mirrors the native C/C++ style. It serves as a managed wrapper for image processing, feature detection, object detection, and image manipulation tasks, while also handling automatic disposal of unmanaged OpenCV resources like Mat objects to prevent memory leaks in .NET applications. The library enables keypoint detection and descriptor extraction using algorithms such as AKAZE, BRISK, or FAST, with brute-force or FLANN-based matchin

هذا إطار عمل لتقدير وضعية الأشخاص المتعددين مصمم لاكتشاف النقاط الرئيسية للإنسان في الوقت الفعلي. يعمل كمقدر لوضعية الإنسان من الأسفل إلى الأعلى يحدد المفاصل الهيكلية عبر جميع الأشخاص في المشهد دون الحاجة إلى كاشف أشخاص منفصل. يستخدم النظام نموذج شبكة عصبية تلافيفية لتوليد خرائط الحرارة وحقول المتجهات لتحليل الوضعية. ويطبق بشكل خاص حقول تقارب الأجزاء لترميز موقع واتجاه الأطراف، مما يسمح للنموذج بربط المفاصل الفردية بهياكل عظمية كاملة. يغطي المشروع تحليل حركة الرؤية الحاسوبية وتحليل الوضعية بالتعلم العميق، واستخراج الإحداثيات المكانية لأجزاء جسم الإنسان من بيانات الصور والفيديو.

This project is a web-based platform designed for benchmarking, visualizing, and evaluating computer vision algorithms focused on image feature extraction and matching. It provides a unified interface to compare the performance and accuracy of different models by processing image pairs or live video streams. The system distinguishes itself through a modular architecture that allows users to define custom processing pipelines and register external algorithms via configuration files. It incorporates geometric verification techniques to refine visual data and improve the precision of detected co