실제 환경에서 체험하는 재미있는 컴퓨터 비전 데모
Fun real-world computer vision demos!
개발 도구PythonGitHub @jeremyipark직접 설치운영자 미확인
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개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
설치형 프로젝트는 배포 도메인 없이도 확인할 수 있습니다. 개인 저장소는 GitHub 로그인으로, 조직 저장소는 위의 저장소 확인 파일로 직접 확인해 주세요.
메이커가 쓴 소개는 위의 한 줄이 전부입니다. 더 자세한 내용은 저장소 README에서 읽을 수 있습니다. 저장소 README ↗
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗Real-world computer vision demos.
| Project | What it does | Key model |
|---|---|---|
| dance_sync | Compares dancers' sync performing the same choreography and computes a similarity metric. | vitpose-plus-large |
| chin_ups | Counts chin-up reps from a clip and times the ascent and descent of each one. | vitpose-plus-large |
| pull_ups | Counts pull-up reps, times each pull, and grades each rep's range of motion as full or partial against the athlete's own calibrated dead hang. | vitpose-plus-large |
| push_ups | Counts push-up reps from a side-on clip, times each push, and grades each rep for full range of motion and a straight back. | vitpose-plus-large |
| rock_climbing | Segments bouldering holds, returns which holds the climber used and in what order, and compares attempts at the same route. | sam3.1 + vitpose-plus-large |
| rock_climbing_3d | Reads the same route from a video recorded with depth (iPhone LiDAR), placing the wall, holds and climber in 3D and measuring the route in meters. | sam3.1 + vitpose-plus-large |
| running | Measures a runner's cadence, times every foot strike, and averages the knee shape at contact. | vitpose-plus-large |
| deadlift | Counts deadlift reps and classifies each rep's back as straight or rounded, with the probability. | sam3.1 + vitpose-plus-large + gemma-4-26b-a4b-it |
| basketball | Calls every shot a make or a miss by following the ball through the rim, and plots each shot on a court from above with the FG%. | sam3.1 + vitpose-plus-large |
Each project has its own README with setup and instructions. To try them in a browser instead:
conda env create -f environment.yml && conda activate vision-demos # or: pip install -r requirements.txt
python app.py # -> http://127.0.0.1:7860
Upload a clip, trim it, analyze. No API key needed (anonymous, rate-limited tier); paste a VLM Run key or set VLMRUN_API_KEY for higher limits. rock_climbing_3d isn't in the app (it needs a LiDAR capture). push_ups and basketball aren't in the app either. ffmpeg is required.