MediaPipe的33个姿态关键点具体分布在哪?有直观图示吗?

MediaPipe Pose支持检测33个标准化的3D骨骼关键点,覆盖了头部、躯干和四肢的主要关节,以下是部分关键点示例: |编号|名称|对应部位| | ---- | ---- | ---- | |0|nose|鼻子| |11|left_shoulder|左肩| |13|left_elbow|左肘| |15|left_wrist|左腕| |23|left_hip|左髋| |25|left_knee|左膝| |27|left_ankle|左踝| [^3] 关于包含编号说明及人体姿态示例图在内展示33个人体关键点情况的图片,可通过以下方式查找: - 官方文档:MediaPipe的官方文档通常会有详细的说明和示例图,可前往Google的MediaPipe官方网站查找相关内容。 - 代码示例:在MediaPipe的开源代码库中,有一些示例代码会展示33个人体关键点的标注情况及人体姿态示例图。例如在GitHub上的MediaPipe仓库中,有相关的可视化代码。 以下是一个简单的Python代码示例,使用MediaPipe进行人体姿态检测并可视化关键点: ```python import cv2 import mediapipe as mp mp_pose = mp.solutions.pose pose = mp_pose.Pose() mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = pose.process(frame) if results.pose_landmarks: mp_drawing.draw_landmarks( frame, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow('MediaPipe Pose', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ```

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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基于MediaPipe人体姿态识别

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33个关键点的神经网络架构确保了对复杂姿态的精确捕捉,使得MediaPipe在人体姿态识别领域具有很高的实用价值。

MediaPipe人体姿态估计详解[代码]

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BlazePose模型是专为人体姿态估计而设计,能够识别出人体上的33个关键点,具有良好的实时性能和准确性,适合用于实时监控、动作捕捉等实时应用。

姿态估计:

使用MediaPipe的Pose模型提取人体的33个关键点 

关键点包括头、肩、肘、腕、髋、膝、踝等 

摔倒检测逻辑:

通过计算身体中心点的位置(肩部和髋部的平均值)来判断是否摔倒

姿态估计: 使用MediaPipe的Pose模型提取人体的33个关键点 关键点包括头、肩、肘、腕、髋、膝、踝等 摔倒检测逻辑: 通过计算身体中心点的位置(肩部和髋部的平均值)来判断是否摔倒

知识点:MediaPipe Pose模型是Google开发的一套实时人体姿态识别工具,能够提取人体的33个关键点。

MediaPipe Pose技术实战[项目源码]

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MediaPipe Pose模型是一种先进的人体姿态估计技术,由Google开发,它能够快速准确地检测人体关键点,对于33个关键点提供了3D定位。

MediaPipe人体姿态识别

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源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 【MediaPipe人体姿态识别】是由GoogleResearch设计的一款多媒体机器学习模型应用框

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在实现上,MediaPipe能够检测人体33个关键点,这意味着它几乎能够捕捉到人体的任何动作。

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通过该示例代码,开发者可以直观地看到如何调用MediaPipe提供的功能来实现手部关键点检测和实时视频流处理。

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在Unity端,作者利用了内置的物理引擎来创建33个小球,这些小球对应于MediaPipe检测到的人体关键点。随后,作者通过编写脚本将这些小球动态连接起来,形成了一个“火柴人”模型。

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