,我们介绍了MediaPipe Holistic的基础知识,了解到MediaPipe Holistic分别利用MediaPipe Pose,MediaPipe Face Mesh和MediaPipe Hands中的姿势,面部和手界标模型来生成总共543个界标(每手33个姿势界标,468个脸部界标和21个手界标)。 对于姿势模型的精度足够低以至于所得到的手的ROI仍然不够准确的情况,但我们运行附加的轻型手...
强大的MediaPipe可以实现视频姿势估计可以直接在cpu上运行,可以在增强现实、手语识别、全身手势控制,甚至量化体育锻炼中将数字内容和信息叠加到物理世界之上,它可以构成瑜伽的基础 、舞蹈和健身应用。由于可能的姿势多种多样(例如,数百个瑜伽体式)、众多的自由度、遮挡(例如,从相机看到的身体或其他物体遮挡了四肢)以及各...
上期文章,我们介绍了MediaPipe Holistic的基础知识,了解到MediaPipe Holistic分别利用MediaPipe Pose,MediaPipe Face Mesh和MediaPipe Hands中的姿势,面部和手界标模型来生成总共543个界标(每手33个姿势界标,468个脸部界标和21个手界标)。 对于姿势模型的精度足够低以至于所得到的手的ROI仍然不够准确的情况,但我们运行附加...
上期文章,我们介绍了MediaPipe Holistic的基础知识,了解到MediaPipe Holistic分别利用MediaPipe Pose,MediaPipe Face Mesh和MediaPipe Hands中的姿势,面部和手界标模型来生成总共543个界标(每手33个姿势界标,468个脸部界标和21个手界标)。 对于姿势模型的精度足够低以至于所得到的手的ROI仍然不够准确的情况,但我们运行附加...
MediaPipe图片检测 作为一款跨平台框架,MediaPipe 不仅可以被部署在服务器端,更可以在多个移动端 (安卓和苹果 iOS)和嵌入式平台(Google Coral 和树莓派)中作为设备端机器学习推理 (On-device Machine Learning Inference)框架。 一款多媒体机器学习应用的成败除了依赖于模型本身的好坏,还取决于设备资源的有效调配、多个输...
由于OpenCV默认的颜色空间是BGR,但是一般我们说的颜色空间为RGB,这里mediapipe便修改了颜色空间 然后使用我们前面建立的holistic检测模型,对图片进行检测即可 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) 模型检测完成后的结果保存在results里面,我们需要访问此结果,并把检测到的...