Python:开发语言。 MediaPipe:用于姿态识别的核心库。 OpenCV:用于图像处理和视频流的捕获。 NumPy:进行数值计算。 系统功能 姿态识别:利用MediaPipe的姿态识别功能,实时检测人体的关键点。 动作识别:根据关键点的位置和变化,判断是否为跳绳动作。 计数功能:实时统计跳绳次数,并在界面上显示。 实时反馈:在界面上显示当前...
因此mediapipe能估计一个大致的三维的人体姿态,它可以输出pose_world_landmark。不过这个world_landmark和图像的关键点并不一致,而且是以屁股为原点的,没有绝对位置。怎么处理我们后面再说。 第二个问题是稳定性,这样得到三维关键点会有非常严重的抖动,包括遮挡或者是比较难的姿势导致关键点追踪不准引起的xy方向的抖动...
# pose.process(imgRGB) 会识别这帧图片中的人体姿势数据,保存到self.results中 self.results = self.pose.process(imgRGB) if self.results.pose_landmarks: if draw: mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks,mp.solutions.pose.POSE_CONNECTIONS) #三维真实物理坐标系中...
AI检测代码解析 pip install mediapipe opencv-python 1. 加载模型 MediaPipe 提供了一个名为 Pose 的预训练模型,用于姿势估计。我们可以使用以下代码加载模型: AI检测代码解析 importmediapipeasmp mp_pose=mp.solutions.pose pose=mp_pose.Pose() 1. 2. 3. 4. 处理视频帧 我们将使用 OpenCV 库来处理视频帧。...
pip install mediapipe opencv-python 1. import cv2 import mediapipe as mp import numpy as np mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_pose = mp.solutions.pose 1. 2. 3. 4. 5. # VIDEO FEED cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ...
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...
cv2.imshow('MediaPipe Pose', image)ifcv2.waitKey(1) &0xFF==ord('q'):breakpose_mode.close() cv2.destroyAllWindows() cap.release() 指关节检测: 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Drawing...
# 安装所需的Python包pip install mediapipepip install numpypip install opencv-python<4.6pip install requests>=2.31,<3pip install rerun-sdk# 也可以直接使用配置文件requirements.txtpip install -r examples/python/human_pose_tracking/requirements.txt1.2.3.4.5.6.7.8.9.使用MediaPipe跟踪人体姿势 谷...
mediapipe.python.solution_base.SolutionOutputs In [46] mp_drawing.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS) look_img(img) <Figure size 640x480 with 1 Axes> In [49] from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D mp_drawing.plot_landmarks(results.pose_world_landmark...
```python import cv2 import mediapipe as mp ``` Mediapipe库提供了一个称为`Hands`的模型,可以用于手部骨骼点坐标的识别。然而,在本文中,我将重点介绍`Pose`模型,它可以识别和跟踪全身人体的骨骼点坐标。要加载`Pose`模型,可以使用以下代码: ```python mp_pose = mp.solutions.pose pose = mp_pose.Pose...