Realtimeflowlimiter:实时限流器;handdetection:手部探测;detectiontorectangle:检测到矩形; image cropping:图像裁剪;handlandmark:手部标志;landmarktorectangle:标志成矩形;annotationrender:注释渲染 手部标志模型的输出(REJECT_HAND_FLAG)控制何时触发手部检测模型。这种行为是通过MediaPipe强大的同步构建块实现的,从而实现M...
只有当置信度低于某个阈值时,手部探测器模型才会重新检测整个帧。 Realtimeflowlimiter:实时限流器;handdetection:手部探测;detectiontorectangle:检测到矩形; image cropping:图像裁剪;handlandmark:手部标志;landmarktorectangle:标志成矩形;annotationrender:注释渲染 手部标志模型的输出(REJECT_HAND_FLAG)控制何时触发手部...
hand_landmarks = recognition_result.hand_landmarks results.append((top_gesture, hand_landmarks)) display_batch_of_images_with_gestures_and_hand_landmarks(images, results) 然后准备几张需要进行手势识别的图片,并加载刚下载下来的模型,这里使用vision.GestureRecognizer函数搭建了一个手势识别器,通过此识别...
handLandmarker.detectForVideo(video), poseLandmarker.detectForVideo(video) ]); drawResults(handResults, poseResults); } 绘制关键点和连接线 使用drawing_utils中的drawConnectors和drawLandmarks函数来绘制关键点和它们之间的连接线,增强视觉效果和理解。 // 清除画布和绘制检测结果 canvasCtx.clearRect(0, 0...
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 ...
hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS, mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(), mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style()) cv2.imwrite( '/tmp/annotated_image' + str(idx) + '.png', cv2.flip(annotated_image, 1)) ...
hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS) cv2.imwrite('D:/result.png', cv2.flip(image,1)) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Hands', cv2.flip(image,1)) ifcv2.waitKey(5) &0xFF==27: ...
print(f'{mp_hands.HandLandmark(i).name}:') print(f'{hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark(i).value]}') 输出: 代码分解: 第一步,我们使用Mediapipe 库中的process函数将手部地标检测结果存储在变量results中,同时我们将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式。 在进入下一步时,我们将首先检查一些...
ObjectDetection子图仅在请求时运行，例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲，在将视频帧传递到...
hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS) # 用于指定地标如何在图中连接。 for point in hand_landmarks.landmark: x = int(point.x * frame.shape[1]) y = int(point.y * frame.shape[0]) cv2.circle(frame, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1) # 画出关键点 ...