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...
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 ...
智能视觉检测系统是一个基于计算机视觉技术的手势识别与物体检测应用,通过摄像头实时捕捉用户的手部动作,实现指物识别和触碰检测两种主要功能。系统使用了先进的深度学习模型(YOLOv8)结合MediaPipe手部关键点检测技术,提供了一个直观、响应迅速的人机交互界面。 本项目特别针对右手进行了优化,只识别和处理右手的手势,提供了...
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 ...
更多参考：https //github.com/ultralytics/ultralytics 开源链接 轻松实现YOLOV3对象检测算法，Python编程即可搞定 YOLOV4对象检测算法的Python实现，简单又高效 基于Python的YOLOV5对象检测模型，让检测更智能 人工智能新动态：YOLO系列再升级，YOLOv7惊艳亮相 YOLOv7与MediaPipe在人体姿态估计上的对比分析 ...
商品评价: 4.7 高 物流履约: 4.8 高 售后服务: 4.6 高 手机下单 进店逛逛|关注店铺 关注对比 企业购更优惠 创乐博 树莓派5 AI视觉智能小车 AI视觉识别/目标追踪 编程机器人YOLOV5 MediaPipe 树莓派5 AI视觉小车(不含主板) 京东价 ￥降价通知 累计评价 ...
新年新案例,过年玩起来 <奥比中光3D相机新增案例列表>1. OpenCV 基础案例(色块识别与定位 / ArucoTag检测与姿态矫正)2. YoloV5 目标检测与定位3. 谷歌 MediaPipe 人体特征识别, 视频播放量 9573、弹幕量 0、点赞数 178、投硬币枚数 36、收藏人数 148、转发人数 54, 视频
商品名称:MAKEBIT 树莓派5 智能小车 AI视觉识别追踪编程机器人 YOLOV5 OpenCV MediaPipe A套餐 不含主板 商品编号:10109689653124 店铺:MAKEBIT官方旗舰店 屏幕尺寸:其他 硬件形态:可移动 联网方式:Wi-Fi 类型:机器人 包装形式:其他 续航时间:≤1小时 功能:学习工具,其他 ...
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 ...