2.2 Hand LandmarkModel 进行完手掌检测后,在手定位范围内通过 hand landmark model回归出精确的21个 hand landmarks的2.5D坐标。 模型有3个输出: (1)21个hand landmarks,包含x,y,和相对的depth。 (2)表示输入图像中手存在的概率的手标志(hand flag)。 (3)二值分类的handedness,如左手或右手。 3. Datas...
def detect_finger_positions(landmarks, frame):"""检测并标记手指指向和数量:param landmarks: 手部关键点:param frame: 视频帧:return: 伸出的手指数和各手指的指向角度"""h, w, _ = frame.shape# 食指指尖index_finger_tip = (int(landmarks[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].x * w),int...
(21 world landmarks for a hand) 检测到人手后,就可以进行人手坐标的检测,当模型运行完人手坐标点检测后,输出相关的坐标点与惯用手标识。最后使用可视化函数,把模型检测到的坐标点进行可视化展示。 from mediapipe import solutions from mediapipe.framework.formats import landmark_pb2 import numpy as np MARGIN...
min_tracking_confidence: Minimum confidence value ([0.0, 1.0]) from the landmark-tracking model for the hand landmarks to be considered tracked successfully. Ignored if static_image_mode is True. Default to 0.5. Output:- multi_hand_landmarks: Collection of detected/tracked hands, where each ...
2.2 手部坐标预测模型 (Hand LandMark Model) 3. 数据集和标注 (DataSet And Annotation) 4. 试验结果 (Result) 5. 使用MediaPipe的具体实现 (Implementation In MedisPipe) 6. 应用举例 (Application examples) 7. 结论 (Conclution) 论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.10214v1arxiv.org/abs/200...
if result.multi_hand_landmarks: for one_hand in result.multi_hand_landmarks: # 遍历每一个手的坐标信息 # 第一种方式:只画点 # mpHandDrawer.draw_landmarks(image=img, landmark_list=one_hand) # 第二种方式:画出连线 # mpHandDrawer.draw_landmarks(image=img, landmark_list=one_hand, co...
hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS, mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(), mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style()) # 此时图片是BGR 不是RGB -1 代表实心 255 = b 0 = g 0 =r 所以是蓝色方块
myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo] for id, lm in enumerate(myHand.landmark): # 遍历手部关键点,id表示关键点下标,lm表示关键点对象 h, w, c = img.shape # lm是存储的是关键点归一化(0~1)的相对位置, px, py = int(lm.x * w), int(lm.y * h) # 转换为图像中的像...
if not results.multi_hand_landmarks: continue image_height, image_width, _ = image.shape annotated_image = image.copy() for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks: print('hand_landmarks:', hand_landmarks) print( f'Index finger tip coordinates: (', ...
right_hand_landmarks.landmark): print(index,landmarks ) 解释一下,index是索引,即上图里每个手指节点的索引0,1,2,3等等,landmarks 是结点地标(x,y,z),是真实世界的3d坐标,原点位于手的近似几何中心。最后打开窗口,就可以愉快地使用mediapipe了 cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1))...