mediapipe关键点实现摄像头手部、嘴巴和眼睛的分割获取图片后分别进行异常筛查代码
时间: 2024-02-25 10:59:50 浏览: 20
以下是使用mediapipe进行手部、嘴巴和眼睛关键点分割,并进行异常筛查的示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
# 初始化mediapipe模块
hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.5)
face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh(static_image_mode=False, max_num_faces=1, min_detection_confidence=0.5)
# 摄像头初始化
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
if not success:
break
# 翻转图像以镜像显示
image = cv2.flip(image, 1)
# 获取手部关键点
results = hands.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
if results.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
# 将手部关键点转换为灰度图像
gray_image = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
mp_drawing.draw_landmarks(gray_image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
# 进行手部异常检测
# ...
# 获取嘴巴和眼睛关键点
results = face_mesh.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
if results.multi_face_landmarks:
for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:
# 将嘴巴和眼睛关键点转换为灰度图像
gray_image = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
mp_drawing.draw_landmarks(gray_image, face_landmarks, mp_face_mesh.FACE_CONNECTIONS)
# 进行嘴巴和眼睛异常检测
# ...
# 显示图像
cv2.imshow('MediaPipe Hands and FaceMesh', image)
# 检测按键,退出循环
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
break
# 释放资源
hands.close()
face_mesh.close()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们对手部、嘴巴和眼睛的关键点进行了分割,并将其转换为灰度图像。然后,我们可以根据具体的异常检测需求,对灰度图像进行处理,判断是否存在异常。例如,在进行手部关键点异常检测时,我们可以计算手指的弯曲程度或手指之间的距离,来判断是否存在异常。在进行嘴巴和眼睛关键点异常检测时,我们可以计算嘴唇的张开程度或眼睛的闭合程度,来判断是否存在异常。注意,在对关键点进行分割时,我们需要使用OpenCV的numpy模块创建一个与原图像大小相同的灰度图像,并将关键点绘制在该灰度图像上。