mediapipe输出坐标 c++

MediaPipe是一个跨平台的跨设备框架，能够处理视频、音频和传感器流，提供了丰富的机器学习模型和数据处理工具。其中，它的计算图引擎和模块化设计使得其适用于许多应用场景，如手部跟踪、姿势估计、面部识别等。

对于MediaPipe输出坐标的处理，你可以通过以下步骤来实现：

1. 导入MediaPipe的头文件：

#include "mediapipe/framework/port/status.h" 
#include "mediapipe/framework/port/opencv_core_inc.h" 
#include "mediapipe/framework/formats/landmark.pb.h" 
#include "mediapipe/framework/formats/image_frame.h" 
#include "mediapipe/framework/formats/image_frame_opencv.h" 
#include "mediapipe/framework/calculator_framework.h" 
#include "mediapipe/framework/graph.pb.h" 
#include "mediapipe/framework/tool/status_util.h" 

2. 定义函数处理输出坐标：

void outputCoordinates(const mediapipe::Packet& packet) { 
  const auto& landmarks = packet.Get<mediapipe::NormalizedLandmarkList>(); 
  for (const auto& landmark : landmarks.landmark()) { 
    // 处理每一个关键点的坐标（x,y,z） 
    std::cout << landmark.x() << ", " << landmark.y() << ", " << landmark.z() << std::endl; 
  } 
}

3. 在MediaPipe的计算图中调用函数：

mp_graph.AddPacketCallback("landmarks", outputCoordinates); 

其中，"landmarks"为MediaPipe输出的关键点数据流名称，可以根据需要进行修改。

以上是简单的示例代码，具体实现需要根据你的场景进行调整。同时，需要注意的是，MediaPipe的计算图引擎是异步的，因此你需要在适当的时候等待输出数据流的结果。