mediapipe计算骨骼旋转 c++

时间: 2023-09-06 08:04:41 浏览: 212

C++实现旋转图像

在C++编程中，图像处理是一项常见的任务，其中包括旋转图像这一功能。本篇文章将深入探讨如何使用C++来实现图像的旋转操作。我们需要理解图像旋转的基本原理，然后介绍必要的库函数，最后通过示例代码展示具体实现过程。图像旋转涉及到图像处理中的几何变换，其中最基础的是二维空间中的旋转变换。对于一个像素坐标(x, y)而言，如果要逆时针旋转θ角度，那么新的坐标(x', y')可以通过以下公式计算得出： x' = x * cos(θ) - y * sin(θ) y' = x * sin(θ) + y * cos(θ) 这里的θ是旋转角度，通常以弧度表示。C++中实现图像旋转，我们通常会借助于一些图像处理库，例如OpenCV。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，包括图像的读取、显示、操作以及几何变换等。在OpenCV中，旋转图像主要使用`getRotationMatrix2D`函数生成旋转矩阵，然后使用`warpAffine`或`warpPerspective`函数进行实际的图像变形。`getRotationMatrix2D`需要中心点坐标、旋转角度和缩放因子作为参数。`warpAffine`适用于平面旋转，而`warpPerspective`则支持更复杂的透视变换。以下是使用OpenCV在C++中实现图像旋转的步骤： 1. 包含必要的头文件： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> ``` 2. 读取图像： ```cpp cv::Mat src = cv::imread("input.jpg"); // 读取图像 if (src.empty()) { std::cout << "无法读取图像" << std::endl; return -1; } ``` 3. 定义旋转参数： ```cpp int angle = 90; // 旋转角度 cv::Point2f center(src.cols / 2.0, src.rows / 2.0); // 图像中心点 cv::Mat rotation_matrix = getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0); // 生成旋转矩阵 ``` 4. 使用`warpAffine`进行旋转： ```cpp cv::Mat dst; warpAffine(src, dst, rotation_matrix, src.size()); // 旋转图像 ``` 5. 显示结果： ```cpp cv::imshow("Original Image", src); cv::imshow("Rotated Image", dst); cv::waitKey(0); cv::destroyAllWindows(); ``` 上述代码实现了一个简单的90度逆时针旋转。你可以根据需要调整旋转角度。注意，`warpAffine`可能会导致图像边缘出现空白区域，可以使用`copyMakeBorder`函数添加边缘来填充这些空白。在实际应用中，你可能还需要处理一些额外的情况，比如输入图像格式的检查、错误处理、旋转后图像的保存等。此外，如果你的项目中不允许使用第三方库，那么你可能需要自己实现图像旋转算法，这通常涉及到更复杂的矩阵运算和像素映射。总结来说，C++实现图像旋转主要依赖于图像处理库如OpenCV，通过创建旋转矩阵并使用相应的变形函数完成操作。理解旋转原理和相关函数的使用是成功实现的关键。如果你对这个主题有进一步的兴趣，建议深入学习OpenCV或其他图像处理库的文档，以便更好地理解和应用这些概念。

### 回答1： Mediapipe的身体姿势估计模块可以在C++中进行使用，可以通过以下步骤计算骨骼的旋转： 1. 引入Mediapipe的头文件。 ```c++ #include "mediapipe/framework/formats/landmark.pb.h" #include "mediapipe/framework/formats/pose.pb.h" #include "mediapipe/framework/formats/rotation.pb.h" #include "mediapipe/framework/port/canonical_errors.h" #include "mediapipe/framework/port/opencv_core_inc.h" #include "mediapipe/framework/port/opencv_imgproc_inc.h" #include "mediapipe/framework/port/status.h" #include "mediapipe/framework/port/status_builder.h" #include "mediapipe/framework/port/ret_check.h" #include "mediapipe/framework/port/logging.h" #include "mediapipe/framework/tool/options_util.h" #include "mediapipe/framework/calculator_framework.h" #include "mediapipe/framework/deps/file_path.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_inference_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_detections_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_floats_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_classification_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_segmentation_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_keypoints_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_detection_postprocess_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_decoder_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_converter_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_inference_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_op_resolver_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_detections_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_floats_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_classification_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_segmentation_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_keypoints_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_detection_postprocess_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_decoder_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_converter_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_op_resolver_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_detections_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_floats_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_classification_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_segmentation_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_keypoints_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_detection_postprocess_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_decoder_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_converter_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_op_resolver_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_detections_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_floats_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_classification_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_segmentation_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_tensors_to_keypoints_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_detection_postprocess_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_decoder_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_converter_calculator.pb.h" #include "mediapipe/calculators/tflite/tflite_op_resolver_calculator.pb.h" ``` 2. 定义计算图。可以使用以下代码创建一个简单的计算图： ```c++ mediapipe::CalculatorGraphConfig config; ASSIGN_OR_RETURN(auto calculator_options, mediapipe::tool::CreateOptionsProto<mediapipe::TfLiteInferenceCalculatorOptions>()); calculator_options->set_model_file_path("pose_detection_model.tflite"); calculator_options->set_input_tensor_name("input"); calculator_options->set_output_tensor_name("output"); calculator_options->set_num_threads(4); calculator_options->set_max_num_batch_elements(1); calculator_options->set_input_tensor_image_shape( mediapipe::ImageFrame::kDefaultImageMatrixRow, mediapipe::ImageFrame::kDefaultImageMatrixCol); calculator_options->set_output_score_index(0); calculator_options->set_score_clipping_threshold(100.f); config.add_input_stream("input_frames"); config.add_output_stream("pose_landmarks"); mediapipe::CalculatorGraph graph; MP_RETURN_IF_ERROR(graph.Initialize(config)); ``` 其中，`pose_detection_model.tflite`是使用TensorFlow Lite训练的骨骼检测模型文件，`input_frames`是输入图像流的名称，`pose_landmarks`是输出姿势估计结果的流名称。 3. 读入待处理的图像，并将其转换为输入数据格式。Mediapipe的身体姿势估计模块的输入数据格式是`ImageFrame`。可以使用以下代码将OpenCV中的图像转换为`ImageFrame`格式： ```c++ cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); mediapipe::ImageFrame input_frame = mediapipe::ImageFrame::FromMat(image, mediapipe::ImageFormat::SRGB).Scale(0.5f); ``` 4. 向计算图中输入数据。 ```c++ MP_RETURN_IF_ERROR(graph.AddPacketToInputStream( "input_frames", mediapipe::Adopt(input_frame.release()).At(mediapipe::Timestamp(0)))); ``` 5. 等待计算图完成处理并获取输出结果。 ```c++ mediapipe::Packet packet; mediapipe::PoseLandmarkList pose_landmarks; while (mediapipe::PollNextPacket(&packet)) { if (packet.ValidateAsType<mediapipe::PoseLandmarkList>().ok()) { pose_landmarks = packet.Get<mediapipe::PoseLandmarkList>(); } } ``` 6. 从姿势估计结果中获取骨骼的旋转矩阵。 ```c++ if (pose_landmarks.pose_landmark_size() > 0) { mediapipe::PoseLandmark pose_landmark = pose_landmarks.pose_landmark(0); mediapipe::Quaternionf rotation_quaternion = pose_landmark.rotation(); mediapipe::Matrix3f rotation_matrix = rotation_quaternion.ToRotationMatrix(); } ``` 通过上述步骤，即可获取Mediapipe计算出的骨骼旋转矩阵。需要注意的是，由于Mediapipe使用的是右手坐标系，旋转矩阵是3x3的矩阵，需要将其转换为UE5中的左手坐标系下的旋转矩阵，具体方法可以参考前面的回答。 ### 回答2： MediaPipe是一个开源的跨平台多媒体框架，旨在简化多媒体数据处理和分析的开发工作。它支持许多不同的应用程序，包括图像和视频处理，人脸识别，手势检测等等。关于"mediapipe计算骨骼旋转c"的问题，我理解的意思是如何用MediaPipe计算骨骼旋转。骨骼旋转是指通过对骨骼节点进行旋转来推测人体动作的过程。要使用MediaPipe计算骨骼旋转，我们需要以下步骤： 1. 获取骨骼节点数据：首先，我们需要使用MediaPipe提供的人体姿势估计模型，如MediaPipe Pose或BlazePose，来检测和跟踪人体的关键节点。这些节点包括头部、肩膀、手臂、腿部等等。获取到骨骼节点的坐标信息。 2. 识别参考方向：为了计算骨骼的旋转，我们需要定义一个参考方向。通常情况下，我们可以选择某个骨骼节点，如脊柱骨骼(Spine)，作为参考方向。这个骨骼节点的朝向可以被认为是0度。 3. 计算旋转角度：根据参考方向和其他骨骼节点的坐标信息，可以计算每个骨骼节点相对于参考方向的旋转角度。这可以通过使用数学公式和向量计算来实现。具体的计算方法可以根据需要和情况进行定制。 4. 应用旋转：一旦计算出了旋转角度，我们可以将这些角度应用到骨骼节点上，实现骨骼的旋转效果。这可以通过图像处理中的矩阵变换和插值算法来实现。总结起来，使用MediaPipe计算骨骼旋转涉及获取人体姿势的骨骼节点数据，选择适当的参考方向，计算旋转角度，最后将旋转应用于骨骼节点。这个过程可以根据具体需求进行定制和扩展。 ### 回答3： Mediapipe是一个开源的跨平台框架，用于构建机器学习模型的应用程序。它可以用于实时流媒体数据的处理和分析，其中包括图像、视频、音频和骨骼数据等。 Mediapipe提供了一种方法来计算骨骼旋转，即通过使用图像或视频中的关键点坐标计算骨骼的旋转角度。首先，我们需要使用Mediapipe对输入的图像或视频数据进行关键点检测。关键点检测是一种计算机视觉技术，可以自动检测和定位图像或视频中的特定关键点，例如人体的关节或面部特征等。一旦关键点被检测出来，我们可以根据这些关键点的坐标计算骨骼的旋转角度。具体的计算方法可能会根据具体的需求有所不同，但通常涉及到计算两个关键点之间的角度或者计算多个关键点所形成的角度。通过Mediapipe提供的工具和函数，我们可以方便地进行这些计算，并得到骨骼的旋转角度。这些角度可以用来识别人体姿势、动作或者进行其他需要骨骼信息的应用程序。总结来说，Mediapipe可以帮助我们计算骨骼的旋转角度，通过使用图像或视频中的关键点坐标并进行相应的计算。这一功能广泛应用于人体运动分析、姿势识别等领域，为开发者提供了一个方便而强大的工具。

阅读全文

mediapipe计算骨骼旋转 c++

相关推荐

用C++实现图像旋转

基于MediaPipe人体姿态识别

mediapipe计算骨骼旋转角度转换到UE5的骨骼旋转角度c++

mediapipe获取骨骼关键点坐标，转换为UE5的骨骼坐标并计算出骨骼旋转角度c++

mediapipe骨骼旋转角度转换UE5骨骼旋转角度 c++

mediapipe计算指定关键点的旋转角度并转换到UE5中骨骼的旋转角度 c++

基于mediapipe的动作捕捉和Unity的球棍模型同步

用c++代码实现 landmark的3d坐标可以计算骨骼的旋转角度P,Y,R

mediapipe可以计算出来俯仰角 偏航角 翻滚角吗

用于托管 Discord Overlay 的 DirectX 11 窗口.zip

【路径规划】吉萨金子塔建造算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab仿真 2835期】.zip

【任务分配】蒙特卡洛算法无人机任务分配【含Matlab仿真 3016期】.zip

排序

用于挂接 DirectX API 调用的库.zip

高效PDCA工作法：从计划到调整的管理四步骤指南

CnPack 密码算法库

【路径规划】A_Star算法多机器人牛耕式分区路径规划【含Matlab仿真 2793期】.zip

在Windows上通过解压包形式安装MySQL 8.0.40

【路径规划】白鲸算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab仿真 2945期】.zip

最新推荐

基于MediaPipe人体姿态识别

C#实现计算一个点围绕另一个点旋转指定弧度后坐标值的方法

C++面试八股文深度总结

C++计算图任意两点间的所有路径

C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量

MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

管理建模和仿真的文件

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

在Flow-3D中如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

XKCD Substitutions 3-crx插件：创新的网页文字替换工具

mediapipe可以计算出来俯仰角偏航角翻滚角吗