mediapipe0.8.9通过holistic_tracking_cpu.pbtxt获取关键点11坐标转换到UE5.1.1中

好的，下面是 Mediapipe 0.8.9 版本使用 Holistic 模型（即 holistic_tracking_cpu.pbtxt）获取关键点11坐标，并将其转换到 UE5.1.1 中的具体步骤：

1. 首先需要安装 Mediapipe 0.8.9 版本，并配置好相关环境。可以参考 Mediapipe 官方文档进行安装和配置。

2. 加载 Holistic 模型并进行姿态估计。可以使用 Mediapipe 提供的 Python API 进行调用，示例代码如下：

import cv2
import mediapipe as mp

# 加载Holistic模型
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_holistic = mp.solutions.holistic

# 运行Holistic模型
with mp_holistic.Holistic(
    min_detection_confidence=0.5,
    min_tracking_confidence=0.5) as holistic:

    # 加载图像并进行处理
    image = cv2.imread('test_image.jpg')
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 进行Holistic姿态估计
    results = holistic.process(image)

    # 提取关键点坐标
    keypoint_x = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].x
    keypoint_y = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].y
    keypoint_z = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].z

    # 将关键点坐标转换为UE5坐标系中的坐标
    ue_x = keypoint_x
    ue_y = -keypoint_z
    ue_z = keypoint_y

    # 输出UE5坐标系中的坐标
    print('UE5 Coord:', ue_x, ue_y, ue_z)

其中，`test_image.jpg` 是待处理的图像文件，`min_detection_confidence` 和 `min_tracking_confidence` 是姿态估计的置信度阈值，可以根据实际情况进行调整。关键点的索引可以参考 Holistic 模型的文档。这里以左肩（`mp_holistic.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER`）为例，提取其关键点坐标。

3. 将关键点坐标转换为 UE5 坐标系中的坐标。如上述代码所示，可以通过将 Meidapipe 输出的关键点坐标系中的 x 轴和 y 轴进行翻转，然后将 z 轴设置为 (0, 0, 1) 来实现坐标系转换。这样，就可以得到相对于 UE5 坐标系原点的坐标位置了。

需要注意的是，上述代码仅提供了获取左肩关键点坐标并将其转换到 UE5 坐标系中的示例，具体实现时需要根据具体情况进行调整和优化。同时，还需要考虑到图像或场景的缩放比例、坐标系转换等因素，以确保计算的坐标位置是准确的。