如何使用tflite识别骨骼

要使用 TensorFlow Lite 进行骨骼识别，您可以使用 TensorFlow Lite 的 PoseNet 模型。PoseNet 是一种基于深度学习的姿态估计算法，可以通过摄像头捕捉的视频流来推断出人体的姿势。

以下是使用 TensorFlow Lite 进行骨骼识别的一般步骤：

1. 下载 PoseNet 模型文件。可以在 TensorFlow 官网上下载，也可以使用 TensorFlow Hub。

2. 将模型文件转换为 TensorFlow Lite 格式。您可以使用 TensorFlow Lite 转换器将模型转换为 .tflite 格式。

3. 在您的应用程序中加载 .tflite 文件，并使用它来推断每个视频帧中的骨骼位置。

4. 可以使用 OpenCV 或其他图像处理库来可视化推断结果，并将其呈现给用户。

请注意，PoseNet 模型需要一定的计算能力和内存，因此需要在性能较高的设备上运行。

相关问题

mediapipe计算骨骼旋转 c++

### 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。

   #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：

   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：

   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。

   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。

   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。

   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。