pose-search:人体姿态搜索的终极指南,轻松实现动作识别与匹配
你是否想要在海量图片中快速找到特定的人体动作?或者希望在视频中实时识别和追踪人体姿态?pose-search项目为你提供了简单易用的完整解决方案,让姿态识别变得触手可及。这个基于MediaPipe技术的人体姿态搜索工具,能够精准检测33个人体关键点,包括面部、躯干和四肢的重要关节,为你的视觉识别需求提供专业支持。
快速开始:5分钟搭建姿态搜索环境
想要体验pose-search的强大功能?只需几个简单步骤即可开始:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/po/pose-search
cd pose-search
npm install
npm run dev
系统将在本地启动开发服务器,你可以在浏览器中立即开始使用姿态搜索功能。无需复杂的配置,真正的开箱即用体验。
核心功能解析:智能姿态识别系统
高精度人体关键点检测
基于先进的MediaPipe Pose技术,系统能够精准识别33个人体关键点,包括面部轮廓、肩关节、肘部、手腕、髋部、膝盖和脚踝等重要部位。无论照片中的人物处于何种角度或姿态,都能准确捕捉并生成详细的骨骼数据。
实时动作分析与追踪
支持视频流和实时摄像头的姿态检测,让你能够动态追踪人体动作变化。这对于体育训练分析、康复监测等实时应用场景特别有价值。
智能姿态匹配算法
系统内置多种匹配算法,包括Search/impl/MatchChest.ts、Search/impl/MatchElbow.ts等专业模块,能够根据不同的身体部位进行精准的姿态相似度计算。
多样化应用场景:满足不同需求
体育训练与动作分析
教练可以通过pose-search分析运动员的动作标准度,发现细微的技术问题。例如在滑板运动中,系统能够准确识别腾空抓板等复杂动作的关键点位置。
康复医疗与运动监测
在康复训练中,系统能够监测患者的动作执行情况,确保训练的安全性和有效性。通过utils/Photo.ts和utils/PhotoDataset.ts模块,可以批量处理和分析训练数据。
安防监控与行为识别
识别异常行为模式,提升公共安全水平。系统能够分析监控视频中的人体姿态,及时发现可疑动作或异常行为。
技术架构优势:为什么选择pose-search
模块化设计便于扩展
项目采用清晰的模块化架构,核心功能分布在src/Search/目录下,可视化组件位于src/components/中,渲染工具在utils/render/目录内。这种设计让你能够轻松添加新的姿态匹配算法或定制可视化效果。
跨平台兼容性
基于Web技术构建,支持在各种设备和浏览器上运行。通过public/worker/目录下的Web Worker和WASM模块,系统能够在不同环境中保持稳定的性能表现。
高性能实时处理
优化了算法效率,在普通硬件配置下能够达到流畅的处理速度。系统利用public/worker/detect-pose.worker.js进行后台姿态检测,确保主界面的响应性。
简单上手:四步完成姿态搜索
- 准备数据材料:收集需要进行姿态分析的图片或视频文件
- 导入系统处理:通过简单的拖拽操作将文件导入Editor/Editor.vue界面
- 运行姿态检测:点击Run Model按钮,系统自动完成姿态识别
- 查看分析结果:在可视化界面中查看详细的姿态分析报告
扩展与定制:打造专属姿态识别系统
pose-search提供了丰富的API接口和模块化设计,让你能够根据特定需求进行功能扩展。无论是通过Search/impl/目录添加新的匹配算法,还是通过components/目录定制可视化组件,都变得异常简单。
无论你是开发者、研究人员,还是对计算机视觉感兴趣的爱好者,pose-search都能为你提供一个强大而易于使用的平台。开始你的姿态搜索之旅,探索人体动作识别的无限可能!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
