输入以下命令,验证Python是否成功安装: python --version 1. 如果显示Python的版本号,则说明Python已经成功安装。 步骤2:安装mediapipe 打开命令提示符窗口。 输入以下命令,使用pip安装mediapipe: pip install mediapipe 1. 这将自动下载并安装mediapipe及其依赖项。 步骤3:验证安装 在安装完成后,我们可以通过编写一个简...
2.将pip指向的版本改为python3.6 使用命令which pip查看pip所在文件夹,输入命令file pip查看pip文件类型,得到以下结果,说明这个文件是可执行文件 打开pip文件,内容如下,同时也查看了pip3的文件,发现第一行读取的目录都是/usr/bin/python3.5(终于知道原因了) 解决方法:将python3.5改为3.6,但是前提是usr/bin/下有py...
使用pip安装它们:pip install opencv-pythonpip install mediapipe mediapipe官网的介绍:本地的机器学习,支持常见的视觉任务:目标检测,图像分类、分割、手部追踪、手势识别等。提供Andorid,JS,python接口。官网:https://developers.google.com/mediapipe 手部标记 1. 使用opencv获取画面 使用opencv调用摄像头,读取图片并显示。
mediapipe_python_实例 环境: python pip --version pip install --upgrade opencv-python==4.5.4.58 pip install mediapipe 代码: 骨架检测: importcv2importmediapipeasmp#mp.solutions.drawing_utils用于绘制mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils#参数:1、颜色,2、线条粗细,3、点的半径DrawingSpec_point = mp_...
!pip install -q mediapipe==0.10.0 mediapipe提供了3种尺寸大小的模型,分别是lite, full, heavy三种尺寸大小的模型,当然heavy模型精度最高,其速度就会相应的降低。可以根据自己的特点选择不同的尺寸模型。 在运行代码前,需要下载不同尺寸的预训练模型,这里只需要输入如下代码即可 ...
dependabot/pip/mediapipe/model_maker/pip-ffbef7d71c dependabot/npm_and_yarn/npm_and_yarn-06f47b419f mrschmidt/gpu pr4279 revert-4286-revert-4279-face-landmarker-python-add-connection-constants revert-4279-face-landmarker-python-add-connection-constants assignee-change staging v0.10.21 v0.10.20...
–> pip install mediapipe 注意:这里的python版本尽量在3.8以上,不然会报各种错误!! 首先,让我们检查网络摄像头的工作情况。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importcv2importmediapipeasmpimporttime cap=cv2.VideoCapture(0)mpHands=mp.solutions.hands ...
pip install mediapipe pip install numpy pip opencv-python 至于python版本,建议使用python3.8以上的版本 我的mac电脑版本: mediapipe==0.8.6 numpy==1.19.5 opencv-python==4.5.3.5 在看代码之前我们首先要知道我们人体的姿态对应到这个模块下的信息。 从上图可以看到mediapipe姿态检测模块,将我们人体各部位,拆分...
使用python代码实现MediaPipe的3D对象检测 当然在进行本期文章前,首先需要安装MediaPipe,安装MediaPipe可以直接在cmd命令框中输入如下 Python –m pip install MediaPipe,等待系统自动安装即可,这里需要提醒一下由于最新的MediaPipe版本不再支持python3.7以下的版本,所以MediaPipe的代码最好运行在python3.7以上版本 ...
pip install mediapipe 手势landmark检测 直接运行官方提供的Python演示程序,需要稍微修改一下,因为版本更新了,演示程序有点问题,改完之后执行运行视频测试,完美get到手势landmark关键点: 手势landmark的关键点编号与解释如下: 修改后的代码如下: importcv2