import cv2 import mediapipe as mp mpDraw = mp.solutions.drawing_utils mpPose = mp.solutions.pose pose = mpPose.Pose(static_image_mode=False, model_complexity=2, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = pose.process(imgRGB) if results.pose_landmarks: for landmark in results.pose_landmarks.landmark: for idx, landmark in enumerate(landmark_list.landmark): h, w, c = img.shape cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h) cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow("Image", img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
时间: 2024-04-16 19:28:50 浏览: 31
感谢您提供代码。根据的代码,我发现了一个可能导致错误的地方。请将以下部分:
```python
for landmark in results.pose_landmarks.landmark:
for idx, landmark in enumerate(landmark_list.landmark):
h, w, c = img.shape
cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h)
cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1)
```
修改为:
```python
for idx, landmark in enumerate(results.pose_landmarks.landmark):
h, w, c = img.shape
cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h)
cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1)
```
在上述修改中,我删除了内部的额外循环,并将循环变量名称从`landmark`修改为`landmark`,以避免变量重复命名问题。
请尝试运行修改后的代码,看看问题是否解决了。如果还有其他错误,请提供错误信息以便我更好地帮助您。
相关问题
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_hands = mp.solutions.hands
mp.solutions.drawing_utils是MediaPipe库中提供的一个模块,主要用于在图像或视频中绘制出人体姿态和手部姿态的关键点。例如,我们可以使用该模块来可视化手部姿态识别结果。
mp.solutions.drawing_styles是MediaPipe库中提供的一个模块,主要用于定义用于绘制姿态估计结果的颜色和线宽等样式。
mp.solutions.hands是MediaPipe库中提供的一个模块,主要用于进行手部姿态识别任务。它提供了一种快速、准确的方法来检测和跟踪双手的21个关键点,包括手指、手掌、手腕等,并可以输出相关信息,如手势识别和手势方向等。
import cv2 import mediapipe as mp mpDraw = mp.solutions.drawing_utils mpPose = mp.solutions.pose pose = mpPose.Pose(static_image_mode=False, model_complexity=2, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = pose.process(imgRGB) if results.pose_landmarks: for landmark_list in results.pose_landmarks: for idx, landmark in enumerate(landmark_list.landmark): h, w, c = img.shape cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h) cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow("Image", img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
这段代码是使用OpenCV和MediaPipe库进行实时人体姿势估计的示例代码。它使用计算机的摄像头捕获图像,并通过姿势估计模型检测和跟踪人体姿势关键点,并在图像上绘制出来。
首先,通过导入必要的库(cv2和mediapipe),创建一个姿势估计对象(mpPose.Pose)。然后,通过cv2.VideoCapture(0)创建一个视频捕获对象,指定使用计算机的摄像头作为视频源。
接下来,使用while循环不断读取摄像头捕获的图像。将图像转换为RGB格式,并使用pose.process()方法对图像进行姿势估计。
如果检测到人体姿势关键点,就遍历关键点列表,并通过计算将关键点位置映射到图像上,并使用cv2.circle()方法在图像上绘制关键点的圆圈。
最后,使用cv2.imshow()方法显示带有绘制关键点的图像。如果按下键盘上的'q'键,循环终止。
在结束时,释放视频捕获对象并关闭所有窗口。
请注意,这段代码只是一个简单的示例,可能需要根据具体需求进行修改和优化。
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