MediaPipe的全身姿势识别(`mediapipe.solutions.pose`)能够实时估算人体的25个关键点,覆盖头部、躯干、四肢等多个部位。无论是简单的坐立行走,还是复杂的体育动作,此模块都能准确捕捉并追踪人体的姿态变化。在健身APP、舞蹈教学、人机交互、动作分析等领域,全身姿势识别为用户提供实时反馈,提升体验与效率。 四、物体检测...
在我们之前的教程中,我们使用了 Mediapipe Hand Tracking 模块来使用手势控制 Raspberry Pi 媒体播放器。在这个项目中,我们将使用MediaPipe Pose 估计包来构建一个俯卧撑。我们将使用姿势估计包来获取肩膀和肘部的坐标。肩部坐标将与肘部坐标进行比较。因此,如果肩膀与肘部处于同一水平或低于肘部,则将被视为俯卧撑。我们还...
wget -O pose_landmarker.task -q https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/pose_landmarker/pose_landmarker_heavy/float16/1/pose_landmarker_heavy.task !wget -O pose_landmarker.task -q https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/pose_landmarker/pose_landmarker_heavy/float16/1/pose_la...
MediaPipe Pose 是一种用于高保真身体姿势跟踪的 ML 解决方案,利用我们的 BlazePose 研究从 RGB 视频帧推断整个身体上的 33 个 3D 地标和背景分割掩码,该研究也为 ML Kit 姿势检测 API 提供支持。当前最先进的方法主要依赖于强大的桌面环境进行推理,而我们的方法在大多数现代手机、台式机/笔记本电脑、python 甚至网...
class PoseDetector(): ''' 人体姿势检测类 ''' def __init__(self, static_image_mode=False, upper_body_only=False, smooth_landmarks=True, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5): ''' 初始化 :param static_image_mode: 是否是静态图片,默认为否 ...
# 初始化MediaPipe Pose实例 pose = mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) 1. 2. 3. 4. 5. 这部分代码导入MediaPipe的绘图工具和Pose解决方案,并创建一个Pose对象,用于处理姿态检测。 4.开始视频流处理 AI检测代码解析 ...
公开项目>基于mediapipe pose简单人体姿态识别--静态图像 基于mediapipe pose简单人体姿态识别--静态图像 Fork 1 喜欢 1 分享 学习目标 1、可以识别到图像中人体姿态关键点 看 看见许下心愿 BML Codelab 2.3.2 Python3 初级计算机视觉机器学习 2022-11-25 11:06:04 ...
MediaPipe Pose是用于高保真人体姿势跟踪的ML解决方案,利用BlazePose研究成果,还从ML Kit Pose Detection API中获得了RGB视频帧的整个33个2D标志(或25个上身标志)。当前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推理,而MediaPipe Pose的方法可在大多数现代手机,甚至是Web上实现实时性能。
这部分代码导入MediaPipe的绘图工具和Pose解决方案,并创建一个Pose对象,用于处理姿态检测。 4.开始视频流处理 cap = cv2.VideoCapture('01.mp4') 创建一个VideoCapture对象,从指定的视频文件中读取帧。 5. 初始化俯卧撑计数器变量 counter = 0stage = Nonemax_angle = 160min_angle = 60 ...
import os import time import cv2 as cv import mediapipe as mp class BodyPoseDetect: def __init__(self, static_image=False, complexity=1, smooth_lm=True, segmentation=False, smooth_sm=True, detect_conf=0.5, track_conf=0.5): self.mp_body = mp.solutions.pose self.mp_draw = mp.solutions...