视觉识别案例2-人体姿态估计库 mediapipe

Mediapipe 是一个开源的跨平台框架，它提供了大量的解决方案，用于构建高性能、跨平台的计算机视觉应用。Mediapipe 使用计算图（Calculation Graph）来表示算法的执行流程，可以轻松地组合和扩展不同的算法模块。板卡出厂的demo中展示的就是mediapipe的姿态检测。


人脸检测

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mp_face_detection = mp.solutions.face_detection

# 创建 FaceDetection 类实例

face_detection = mp_face_detection.FaceDetection()

# 读取图像

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 检测图像中的人脸

results = face_detection.process(img_rgb)

# 绘制人脸矩形框

if results.detections:

    for detection in results.detections:

        mp_drawing.draw_detection(img, detection)<span style="color: rgb(25, 27, 31); font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, &quot;Helvetica Neue&quot;, &quot;PingFang SC&quot;, &quot;Microsoft YaHei&quot;, &quot;Source Han Sans SC&quot;, &quot;Noto Sans CJK SC&quot;, &quot;WenQuanYi Micro Hei&quot;, sans-serif; font-size: 1.1em; background-color: rgb(255, 255, 255);">手势识别</span>

手势识别

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mp_hands = mp.solutions.hands

# 创建 Hand 类实例

hands = mp_hands.Hands()

# 读取图像

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 处理图像

results = hands.process(img_rgb)

# 绘制手势关键点

if results.multi_hand_landmarks:

    for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:

        mp_drawing.draw_landmarks(

            img,

            hand_landmarks,

            mp_hands.HAND_CONNECTIONS,

        )

姿态估计

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mp_pose = mp.solutions.pose

# 创建 Pose 类实例

pose = mp_pose.Pose()

# 读取图像

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 处理图像

results = pose.process(img_rgb)

# 绘制姿态关键点

if results.pose_landmarks:

    mp_drawing.draw_landmarks(

        img,

        results.pose_landmarks,

        mp_pose.POSE_CONNECTIONS,

    )

代码看起来好简洁啊，有支持库，开发真方便。

收一块STM32N6开发板。

有库开发就是方便