# hand_landmarks 是一个 NormalizedLandmarkList 对象 # 它包含手部的 21 个关键点的位置信息 for landmark in hand_landmarks.landmark: # landmark 是一个 Landmark 对象 # 它包含关键点的 x, y, z 坐标 x = landmark.x y = landmark.y z = landmark.z 数据结构说明: NormalizedLandmarkList:...
(21 landmarks for a hand) WorldLandmarks: Landmark #0: x : 0.067485 y : 0.031084 z : 0.055223 Landmark #1: x : 0.063209 y : -0.00382 z : 0.020920 ... (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...
pedestrian_positions = [] if holistic_results.pose_landmarks: for landmark in holistic_results.pose_landmarks.landmark: pedestrian_positions.append((landmark.x, landmark.y, landmark.z)) mp_drawing.draw_landmarks(frame, holistic_results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS) # 更新避...
x = landmark.x y = landmark.y z = landmark.z #在这里对关键点的坐标进行进一步处理 Mediapie还提供了许多其他功能和选项,以满足不同的解析需求。您可以根据自己的需求查阅Mediapie的文档和示例代码,以更好地了解和使用姿势解析功能。 第三步:对象跟踪 除了姿势解析,Mediapie还提供了对象跟踪器,可以跟踪视频...
left_hand_landmarks 左侧的 21 个手部地标列表。每个地标由x、y和组成z。x和y分别[0.0, 1.0]由图像宽度和高度归一化。z表示以手腕深度为原点的地标深度,值越小,地标离相机越近。的幅度z用途大致相同的比例x。 right_hand_landmarks 右侧21 个手部地标的列表,与left_hand_landmarks具有相同的表示。
我们可以使用`results.pose_landmarks`获取每个检测到的人体的骨骼点坐标。每个骨骼点都具有一个三维坐标`(x, y, z)`,其中`(0, 0, 0)`是图像的左上角。 继续,我们可以使用以下代码绘制骨骼点坐标: ```python if landmarks is not None: for landmark in landmarks.landmark: x = int(landmark.x ...
if results.pose_landmarks is not None: # 绘制关键点和连接线 mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing.draw_landmarks( frame, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS) # 显示结果 cv2.imshow('MediaPipe Pose Estimation', frame) ...
if results.multi_hand_landmarks: for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks: for landmark in hand_landmarks.landmark: print(f"Landmark: {landmark.x}, {landmark.y}, {landmark.z}, {landmark.visibility}") 注意,z坐标通常用于3D手部识别,如果你使用的是2D模型,z坐标可能总是0或...
landmarks_part = draw_landmarks(src_img)if len(landmarks_part) == 68:reprojectdst, euler_angle = get_head_pose(landmarks_part, 14)point_x = euler_angle[0][0]point_y = euler_angle[1][0]point_z = euler_angle[2][0]x_status, y_status, z_status = angle_xyz(point_x, ...
// 每个 face 对象包含一个`landmarks`属性, // 这是一个包含 21 个 3-D 特征点的数组。 hands.forEach(hand => console.log(hand.landmarks)); 与facemesh 一样,estimateHands 的输入可以是视频、静态图像或 ImageData 接口。然后,该包返回一个对象数组,该数组描述输入中的手部信息。下面是一个预测对...