pc下载网站模板,ipad 设计网站,东莞市网络优化推广公司,万润 企业网站建设MediaPipe人体姿态、手指关键点检测 文章目录 MediaPipe人体姿态、手指关键点检测前言一、手指关键点检测二、姿态检测三、3D物体案例检测案例 前言 Mediapipe是google的一个开源项目#xff0c;用于构建机器学习管道。 提供了16个预训练模型的案例#xff1a;人脸检测、…MediaPipe人体姿态、手指关键点检测 文章目录 MediaPipe人体姿态、手指关键点检测前言一、手指关键点检测二、姿态检测三、3D物体案例检测案例 前言 Mediapipe是google的一个开源项目用于构建机器学习管道。 提供了16个预训练模型的案例人脸检测、Face Mesh、虹膜、手、姿态、人体、人物分割、头发分割、目标检测、Box Tracking、Instant Motion Tracking、3D目标检测、特征匹配、AutoFlip、MediaSequence、YouTube-8M。 肢体识别本质上还是分类任务该技术有很多应用场景比如手势识别控制类应用、动作检测类应用、动作评测类应用、以及一些移动设备AR视频合成类应用。 一、手指关键点检测
检测一只手中21个关键点坐标每个点对应一个名称 import cv2
import mediapipe as mp
# 用来在图片中画出关键点
mp_drawing mp.solutions.drawing_utils
# 关键点图样式
mp_drawing_styles mp.solutions.drawing_styles
mp_hands mp.solutions.hands
#MAX_NUM_HANDS 要检测的最大手数 默认为2
hands mp_hands.Hands(max_num_hands1)if __name__ __main__:file 1.png# 图片翻转image cv2.flip(cv2.imread(file), 1)results hands.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))image_height, image_width, _ image.shapeannotated_image image.copy()# 遍历检测出来的手掌for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:for lm in hand_landmarks.landmark:# 获取每个点的坐标x lm.x * image_widthy lm.y * image_height# 画关键点mp_drawing.draw_landmarks(annotated_image,hand_landmarks,mp_hands.HAND_CONNECTIONS,mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())cv2.imwrite(0.png, cv2.flip(annotated_image, 1))二、姿态检测 import cv2
import mediapipe as mp
# 用来在图片中画出关键点
mp_drawing mp.solutions.drawing_utils
# 关键点图样式
mp_drawing_styles mp.solutions.drawing_styles
mpPose mp.solutions.pose
pose mpPose.Pose()if __name__ __main__:file 1.pngimage cv2.imread(file)image_height, image_width, _ image.shapeimgRGB cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)results pose.process(imgRGB)# mediapipe姿态检测只能检测一个人if results.pose_landmarks:for lm in results.pose_landmarks.landmark:h, w, c image.shapecx, cy int(lm.x * w), int(lm.y * h)# 画关键点annotated_image image.copy()mp_drawing.draw_landmarks(annotated_image,results.pose_landmarks,mpPose.POSE_CONNECTIONS,landmark_drawing_specmp_drawing_styles.get_default_pose_landmarks_style())cv2.imwrite(0.png, annotated_image)三、3D物体案例检测案例 其他案例具体可以查看官网详细介绍 https://google.github.io/mediapipe/solutions/pose.html
