Note: 因为视频物体检测和图片物体检测用的是相同的模型,所以在检测准确性上不会有区别,所以检测结果的准确性可以直接参考以行空板上YOLO和Mediapipe图片物体检测的测试(中文)所做的测试。 yolo视频物体检测 不同onnx模型导出设置的表现对比 设置和代码 导出onnx模型的官方代码为: from ultralytics import YOLO ...
MediaPipe是一个单人检测框架(主要原因是只用于CPU,速度较快),因此在我们实现人体姿态检测时,需要关注是否只检测多人,或者单人,当然对自己的硬件配置也有较高的要求。 MediaPipe 代码实现人体姿态检测 由于MediaPipe是一个单人检测框架,因此在视频中,MediaPipe只检测单个人的姿态,其他人体姿态则会忽略,当然,软件会检测哪个...
由于MediaPipe是一个单人检测框架,因此在视频中,MediaPipe只检测单个人的姿态,其他人体姿态则会忽略,当然,软件会检测哪个人体姿态,理论上是最前面的人体姿态,但是通过实验后,其实并不完全是这样。从上图可以看出,虽然MediaPipe仅支持使用在CPU上,但是检测速度与精度相当快,缺点是智能进行单人体姿态检测。 YOLOv7 代码实...
各位同学好,今天和大家分享一下如何使用MediaPipe完成人体姿态关键点的实时跟踪检测,先放张图看效果,FPS值为17,右下输出框为32个人体关键点的xy坐标。 有需要的可以使用cv2.VideoCapture(0)捕获电脑摄像头。本节就用马老师的视频来跟踪人体姿态。 1. 导入工具包 ...
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更多参考：https://github.com/ultralytics/ultralytics 开源链接 高大上的YOLOV3对象检测算法，使用python也可轻松实现 使用python轻松实现高大上的YOLOV4对象检测算法 基于python的YOLOV5对象检测模型实现 人工智能领域也卷了吗——YOLO系列又被刷新了，YOLOv7横空出世 YOLOv7与MediaPipe在人体姿态估计上的对比 ...
基于OpenCV+MediaPipe的手势识别(数字、石头剪刀布等手势识别) 检测原理 靠检测各个手指的角度来判断是否闭合和开启 采用MediaPipe模块来完成手势识别 同时通过计算各个关键点与手掌平面的角度来判断手指是否弯曲、伸展 如上图为各个关键点的ID序号 大拇指的角度计算方式: ...
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商品名称:树莓派5 AI视觉智能小车 AI视觉识别、目标追踪 YOLOV5 MediaPipe 树莓派5 AI视觉小车(Pi5 4G主板) 商品编号:10128848655702 店铺: 卓之格工业品专营店 货号:819117786637 更多参数>> 商品介绍加载中... 售后保障 卖家服务 京东承诺 京东平台卖家销售并发货的商品,由平台卖家提供发票和相应的售后服务...