face_tracker = nite2.FaceTracker.create()的正确打开方法
时间: 2024-06-08 21:07:00 浏览: 215
FaceTracker-开源
`nite2.FaceTracker.create()` 是使用 Intel Nite2 库创建人脸跟踪器的方法。要正确打开此方法,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 安装 Intel RealSense SDK 和 Intel Nite2 库。
2. 在代码中导入所需的库:`import pyrealsense2 as rs` 和 `import pyautogui`.
3. 使用 `rs.context()` 创建上下文对象并使用 `rs.config()` 创建配置对象。
4. 在配置对象中启用所需的流(例如,深度流和彩色流)。
5. 使用 `rs.pipeline()` 创建管道对象并将配置对象传递给它。
6. 调用 `pipeline.start()` 启动管道。
7. 使用 `rs.align()` 对齐深度和彩色帧。
8. 创建 `nite2.UserTracker` 和 `nite2.FaceTracker` 对象。
9. 调用 `face_tracker.create()` 方法创建人脸跟踪器。
10. 在主循环中,调用 `pipeline.wait_for_frames()` 获取深度和彩色帧。
11. 调用 `align.process()` 对齐帧。
12. 调用 `user_tracker.read_frame()` 和 `face_tracker.read_frame()` 读取跟踪信息。
13. 遍历用户和面部跟踪器的结果,并使用 `pyautogui.moveTo()` 将鼠标移动到用户的脸部位置。
以下是完整的示例代码:
```python
import pyrealsense2 as rs
import pyautogui
import openni2 as nite2
# Configure depth and color streams
pipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)
# Start pipeline
pipeline.start()
# Align depth and color frames
align = rs.align(rs.stream.color)
# Create user and face trackers
nite2.initialize()
user_tracker = nite2.UserTracker()
face_tracker = nite2.FaceTracker.create()
while True:
# Wait for a new frame
frames = pipeline.wait_for_frames()
# Align depth and color frames
aligned_frames = align.process(frames)
# Read tracking data
user_frame = user_tracker.read_frame()
face_frame = face_tracker.read_frame()
# Move mouse to face position
for user in user_frame.users:
for face in face_frame.faces:
if face.id == user.id:
x, y, z = face.get_center_of_mass()
pyautogui.moveTo(x, y)
# Release frames
aligned_frames.release()
# Stop pipeline
pipeline.stop()
# Release trackers
user_tracker.release()
face_tracker.release()
nite2.unload()
```
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