创建蒙版函数 create_mouth_mask(image, debug=False)函数的执行原理如下: 图像转换:首先,函数将输入的图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间,因为MediaPipe库需要RGB格式的图像来检测面部特征点。 面部特征点检测:使用MediaPipe的FaceMesh处理RGB图像,检测图像中的面部特征点。FaceMesh是在函数外部初始化的,它被配置为处理...
MediaPipe是一款由Google开发并开源的数据流处理机器学习应用开发框架。 它是一个基于图的数据处理管线,用于构建使用了多种形式的数据源,如视频、音频、传感器数据以及任何时间序列数据。 MediaPipe通过将各个感知模型抽象为模块并将其连接到可维护的图中来解决这些问题。 项目地址: https://github.com/google/mediapipe ...
MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别 MediaPipe介绍 这个是真的,首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起,这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。 https://google.github.io/mediapipe/ 请看下图比较详细 是个不折不扣的现实增强的宝藏工具包,特别实用!支持的平台跟...
mediapipe==0.9.2.1 numpy==1.23.5 opencv-python==4.7.0.72 使用pip命令进行安装,环境配置好后,就可以来看姿态识别的情况了。 有三种,包含全身、脸部、手部的姿态估计。 / 02 / 全身姿态估计 首先是人体姿态估计,一次只能跟踪一个人。 并且会在人的身体上显示33个对应的坐标点。 具体代码如下。 import os imp...
首先要在while循环之前对mediapipe进行配置 hand_drawing_utils:为手部特征点和连线的绘制工具 mp_hands:因为mediapipe中有很多的识别,包括手部,面部,姿态等,mp_hands获取到的是手部识别的api my_hands:通过api获取到手部识别的类 # 配置mediapipe hand_drawing_utils = mp.solutions.drawing_utils # 绘图工具 ...
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') 1. 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 = 0 stage = None ...
MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别 MediaPipe介绍 这个是真的,首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起,这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。 代码语言:javascript 复制 https://google.github.io/mediapipe/...
通过网盘分享的文件:资料.zip链接: https://pan.baidu.com/s/14KYvZTDg3Y6kJanIihCdNg 提取码: WCY1有问题欢迎评论区讨论, 视频播放量 3698、弹幕量 0、点赞数 81、投硬币枚数 63、收藏人数 199、转发人数 33, 视频作者 喻家山电工小分队, 作者简介 三小只记录学习和比赛(
max_num_faces默认为1,表示支持最大人脸检测数目min_detection_confidence最小检测置信度,默认0.5min_tracking_confidence最小跟踪置信度,默认0.5 人脸3D点云提取 基于MediaPipe的python版本函数,在官方教程的基础上,我稍微修改了一下,代码如下: importcv2 importmediapipeasmp ...
import cv2 #导入OpenCv库 import mediapipe as mp #导入Mediapipe库 import time cap = cv2.VideoCapture(0) #0为打开默认摄像头,1为打开你设备列表的第二个摄像头,以此类推; mpHands = mp.solutions.hands #使用Mediapipe库的手部姿势估计模型 hands = mpHands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands...