MediaPipe实时姿态检测代码是怎么工作的?需要哪些关键步骤?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Python手势识别代码 基于MediaPipe手部关键点检测 识别数字手势
# Python手势识别代码 基于MediaPipe手部关键点检测 识别数字手势 1. 使用MediaPipe库实现手部21个关键点实时检测; 2. 根据手部关键点坐标计算五根手指的角度; 3. 通过手指角度判断手势,例程中包含数字0~9的手势判断规则; 4. 可以在调试时查看五根手指的角度,根据经验扩展定义自己的手势规则; 5. 代码中附有详细注释,方便阅读和修改。 * 本程序依赖库有 opencv, numpy, mediapipe。运行代码前先安装库: pip install opencv-python numpy mediapipe
mediapipe-python-sample:MediaPipe的示例Python包。 截至20210303,我们有6个函数(手,姿势,人脸网格,整体,人脸检测,Objectron)和Python实现。
mediapipe-python-sample 示例Python包。 自2021/03/03起,以下6种具有Python实现的功能均可用。 要求 mediapipe 0.8.3或更高版本 OpenCV 3.4.2或更高版本 可以使用pip安装mediapipe。 pip install mediapipe 演示版 这是运行演示的方法。 面网 python sample_facemesh.py - 设备指定相机设备编号默认值:0 - 宽度拍摄相机时的宽度默认值:960 - 高度拍摄相机时的垂直宽度默认值:540 --max_num_hands检测到的最大手数默认值:1 --min_detection_confidence检测置信度阈值默认值:0.5 --min_tracking_confidence跟踪置信度阈值默认值:0.5 --use_brect是否绘制外接
基于Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算python源码+项目使用说明+超详细注释.zip
【资源说明】 基于Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算python源码+项目使用说明+超详细注释.zip基于Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算python源码+项目使用说明+超详细注释.zip基于Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算python源码+项目使用说明+超详细注释.zip基于Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算python源码+项目使用说明+超详细注释.zip基于Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算python源码+项目使用说明+超详细注释.zip基于Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算python源码+项目使用说明+超详细注释.zip 要求 推荐环境(仅在此环境中测试过):**Python 3.7.6 64-bit** mediapipe 0.8.3 或更高版本: `pip install mediapipe` OpenCV 3.4.2 或更高版本: `pip install opencv-python` dtaidistance:`pip install dtaidistance` 运行说明 运行`main.py` 启动摄像头画面后跟随黄色标线(即标准文件动作序列,相关数据保存在`pose_std.json`文件中)完成【左肘伸展弯曲】动作,若实时动作与标准动作误差较大,将在画面左上角显示红色`WRONG`提示信息。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
基于mediapipe在unity中实现姿态追踪python源码+使用说明.zip
【资源说明】 基于mediapipe在unity中实现姿态追踪python源码+使用说明.zip 基于mediapipe在unity中实现姿态追踪python源码+使用说明.zip基于mediapipe在unity中实现姿态追踪python源码+使用说明.zip基于mediapipe在unity中实现姿态追踪python源码+使用说明.zip基于mediapipe在unity中实现姿态追踪python源码+使用说明.zip基于mediapipe在unity中实现姿态追踪python源码+使用说明.zip 基于mediapipe在unity中实现姿态追踪python源码+使用说明.zip # 第三方库要求 mediapipe # 使用方法 ## 1.首先运行udptracker.py 可以根据需要更改ip地址和端口 ## 2.然后使用unity2021.3.13f1c1打开Track副本 点击运行就可以实现追踪  # 一些碎碎念 ## 写了一个unity.py可以生成一个视频的追踪点的txt文件,这个文件可以用到unity中实现追踪 ## 使用了udp来实现数据的传输,效果还可以 ## 只是在unity中实现了点对点的复现,并不可以使用到通用模型上 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
Python电脑摄像头实时人脸检测程序代码 基于mediapipe人脸检测
# Python电脑摄像头实时人脸检测程序 基于mediapipe人脸检测 使用 MediaPipe 库进行实时人脸检测的Python示例程序,写有详细中文注释。 ## 依赖 确保已经安装了以下依赖: - Python 3.x - OpenCV (`pip install opencv-python`) - MediaPipe (`pip install mediapipe`) ## 使用 运行以下命令来启动程序: ```bash python face_detection.py ``` 程序将会打开计算机默认摄像头并显示实时人脸检测结果。按下 'q' 键退出程序。 ## 功能 - 实时人脸检测 - 绘制人脸包围框和关键点 - 输出包围框位置和关键点坐标到命令行 - 显示帧率信息
基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释
基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释,含有代码注释,新手也可看懂,个人手打98分项目,导师非常认可的高分项目,毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释,含有代码注释,新手也可看懂,个人手打98分项目,导师非常认可的高分项目,毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释,含有代码注释,新手也可看懂,个人手打98分项目,导师非常认可的高分项目,毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释,含有代码注释,新手也可看懂,个人手打98分项目,导师非常认可的高分项目,毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测。
Python身体骨架点检测跟踪代码 使用MediaPipe跟踪并绘制骨架示例代码
# Python身体骨架点检测跟踪代码 使用MediaPipe跟踪并绘制骨架示例代码 1. 使用MediaPipe跟踪身体骨架点; 2. 将识别到的骨架绘制在视频上并播放; 3. 例程简洁,写有详细注释。
基于Python+Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算
【作品名称】:基于Python+Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 推荐环境(仅在此环境中测试过):Python 3.7.6 64-bit mediapipe 0.8.3 或更高版本: pip install mediapipe OpenCV 3.4.2 或更高版本: pip install opencv-python dtaidistance:pip install dtaidistance 运行说明 运行main.py 启动摄像头画面后跟随黄色标线(即标准文件动作序列,相关数据保存在pose_std.json文件中)完成【左肘伸展弯曲】动作,若实时动作与标准动作误差较大,将在画面左上角显示红色WRONG提示信息。 用户动作关键点序 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试代码并解决报错,能够自行添加功能修改代码。
Unity实时动捕,使用Python利用OpenCV图像捕捉,配合强大的Mediapipe库来实现人体动作检测与识别
Unity实时动捕,Mediapipe动态切换源视频,readyplayer声音转唇形。使用Python利用OpenCV图像捕捉,配合强大的Mediapipe库来实现人体动作检测与识别;将识别结果实时同步至Unity中,实现人物模型在Unity中运动身体结构识别
使用 Python 和 MediaPipe 进行 AI 面部、身体和手部姿势检测
在本教程中,我们将学习如何使用 Python 和 MediaPipe 使用网络摄像头源执行实时面部、身体和手部姿势检测。 MediaPipe 为各种任务提供预先训练的机器学习模型,例如面部标志检测、手部跟踪和全身姿势估计。
基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释(高分课设)
基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释(高分课设)个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为课程设计、期末大作业。 基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释(高分课设)个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为课程设计、期末大作业。 基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释(高分课设)个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为课程设计、期末大作业。 基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释(高分课设)个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。
基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释.zip
基于mediapipe+摄像头实时疲劳检测和坐姿检测的提醒小工具python源码+详细注释.zip
基于MediaPipe 实现姿态检测
1. 基于MediaPipe实现姿态检测。、 2. 使用bazel编译,生成动态库,提供给winform调用
基于MediaPipe人体姿态识别
常见的关键点有人脸关键点、人体骨骼关键点、车辆关键点等。当然,关键点本质上就是在图像中用一个点表示物体上特定的部位。于此同时关键点检测分为常见的三大派别,它们分别为回归派、heatmap派、混合派。
使用OpenCV和MediaPipe实现姿态识别
MediaPipe是一款开源的数据流处理机器学习应用开发框架,安装opencv并配置好环境,进而实现全身姿态估计、手部跟踪识别、脸部识别跟踪,结合相机可完成识别手势动作,控制电脑音量等功能。
OpenCV与MediaPipe人体姿态检测[项目源码]
本文详细介绍了如何在Windows系统中使用OpenCV和MediaPipe库实现实时人体姿态检测。首先,文章提供了安装Python、OpenCV和MediaPipe的详细步骤,包括通过命令行验证安装的方法。接着,文章深入解析了代码逻辑,包括初始化姿势检测对象、处理视频流、绘制关键点和连接线、计算并显示FPS等关键步骤。最后,文章提供了完整的代码示例,展示了如何通过摄像头实时检测和绘制人体姿态关键点,帮助读者快速实现类似功能。
基于MediaPipe与OpenCV实现实时手部姿态追踪.zip
基于MediaPipe与OpenCV实现实时手部姿态追踪.zip
MediaPipe人体姿态估计详解[代码]
本文详细介绍了Google开发的MediaPipe框架及其人体姿态估计模型。MediaPipe是一个开源跨平台框架,特别适用于实时应用,支持多种预训练模型。文章重点解析了MediaPipe Pose (BlazePose)和MediaPipe Holistic两种人体姿态估计模型的特点、技术细节及适用场景。BlazePose模型能识别33个关键点,支持3D姿态估计,有Lite和Heavy两种变体;Holistic模型则能同时检测人体姿态、面部和手部关键点,共543个关键点。文章还提供了Python API的使用示例、关键参数说明、性能优化技巧,以及与其他姿态估计模型的比较。最后,介绍了进阶应用示例和常见问题解决方法,为开发者提供了全面的人体姿态分析工具指南。
MediaPipe人脸关键点检测
使用google制作的开源框架检测人脸关键点
pyqt5+AI健身+CPU实时检测mediapipe 可视化界面opencv实现人体关键点检测,AI健身计数等功能
pyqt5+AI健身+mediapipe 可视化界面opencv实现人体关键点检测,AI健身计数等功能。详细:https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/124670291?spm=1001.2014.3001.5502。使用OpenCV+mediapipe的BlazePose以及前端界面的Qt Designer+Pyqt5实现的一个基于人体姿态识别的AI健身系统,可以实现选择打开图片文件或者是视频文件,具有视频的关闭播放和更换视频播放等功能。视频可以在CPU下实时检测。 注: 1.中间数字为角度。采用的是12,14,16,可自由更改。 2.左上角为fps,左下角为次数统计。 3.关闭视频后再打开视频,检测速度有明显提升,已发现原因。 将self.timer_camera.start()里的100去掉即可全部流畅运行。
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