低成本动作捕捉系统(Mocap-Drones)使用教程
2024-09-27 04:27:34作者:田桥桑Industrious
1. 项目目录结构及介绍
Mocap-Drones/
├── 3d_files/
│ └── 各种3D模型文件
├── computer_code/
│ ├── api/
│ │ └── 后端API代码
│ ├── frontend/
│ │ └── 前端界面代码
│ └── 其他相关代码文件
├── images/
│ └── 项目相关图片
├── receiver_esp32/
│ └── ESP32接收器代码
├── sender_esp32/
│ └── ESP32发送器代码
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md
目录结构说明
- 3d_files/:包含项目的3D模型文件,用于打印或制作硬件组件。
- computer_code/:包含项目的核心代码,分为前端和后端。
- api/:后端API代码,负责接收摄像头流并进行动作捕捉计算。
- frontend/:前端界面代码,提供用户交互界面。
- images/:包含项目相关的图片文件。
- receiver_esp32/:ESP32接收器代码,用于接收数据。
- sender_esp32/:ESP32发送器代码,用于发送数据。
- .gitignore:Git忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被Git管理。
- LICENSE:项目许可证文件,本项目使用MIT许可证。
- README.md:项目说明文件,包含项目的基本信息和使用指南。
2. 项目的启动文件介绍
前端启动
-
进入
computer_code/目录:cd computer_code/ -
安装前端依赖:
yarn install -
启动前端服务:
yarn run dev
后端启动
- 在
computer_code/目录下,启动后端服务:python3 api/index.py
启动说明
- 前端启动:使用
yarn run dev命令启动前端服务,启动后会提供一个URL用于访问前端界面。 - 后端启动:使用
python3 api/index.py命令启动后端服务,该服务负责接收摄像头流并进行动作捕捉计算。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件位置
项目的配置文件主要位于 computer_code/api/ 目录下,具体文件包括:
- config.json:包含项目的各种配置参数,如摄像头参数、计算参数等。
- camera_params.json:包含摄像头的具体参数,用于校准和计算。
配置文件说明
-
config.json:
{ "camera_id": 0, "frame_rate": 30, "resolution": [640, 480], "calibration_file": "camera_params.json" }该文件包含摄像头ID、帧率、分辨率等基本配置。
-
camera_params.json:
{ "intrinsic_matrix": [ [fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1] ], "distortion_coefficients": [k1, k2, p1, p2, k3] }该文件包含摄像头的内参矩阵和畸变系数,用于摄像头校准。
配置文件修改
根据实际使用的摄像头和环境,可能需要调整 config.json 和 camera_params.json 中的参数。具体参数的计算和调整可以参考项目文档或相关教程。
以上是基于开源项目 Mocap-Drones 的教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
667
153
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
303
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
651
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866