根据给出的人体检测框估计出人体的骨骼坐标怎么实现

人体骨骼坐标的估计可以通过深度学习模型实现。首先，需要使用深度学习模型对人体进行姿态估计，得到人体的关节点坐标。然后，根据关节点之间的关系，可以计算出人体的骨骼坐标。常用的深度学习模型包括 OpenPose、HRNet 等。这些模型可以通过训练数据来学习人体姿态的特征，从而实现准确的姿态估计和骨骼坐标估计。

相关问题

medaipipe坐标转换ue骨骼坐标

MediaPipe提供了一个称为Holistic的预训练模型，可以检测人体姿态和面部表情。它返回的人体姿势信息包括身体关键点和骨架连接，但是这些信息是相对于输入图像的像素坐标系的。如果要将它们转换为UE骨骼坐标系，则需要进行以下步骤：

1. 获取人体的3D姿态（例如，使用OpenPose或其他人体姿态估计算法）。
2. 使用相机标定参数将3D姿态从相机坐标系转换为世界坐标系。
3. 将3D姿态从世界坐标系转换为UE骨骼坐标系。

在第3步中，需要进行一些额外的工作，因为MediaPipe返回的身体关键点和骨架连接没有直接对应于UE骨骼。您需要执行以下操作：

1. 将MediaPipe输出的身体关键点和骨架连接映射到UE骨骼系统的关键点和骨架连接。
2. 对于每个骨骼连接，计算MediaPipe身体关键点和UE骨骼关键点之间的旋转矩阵。这可以使用Procrustes分析等技术来完成。
3. 使用旋转矩阵将MediaPipe身体关键点转换为UE骨骼关键点的坐标系。

完成这些步骤后，您将能够将MediaPipe输出的人体姿态信息转换为UE骨骼坐标系，并在UE中使用它进行动画或其他操作。

mediapipe读取视频文件中骨骼坐标传给ue5实现驱动小白人

首先，需要使用 MediaPipe 库来读取视频文件并提取骨骼坐标。MediaPipe 提供了一系列预训练的模型，可以用于人体姿态估计。您可以根据您的需求选择适合的模型。在提取出骨骼坐标后，将其传递给 UE5 引擎进行小白人的驱动。

下面是一个简单的代码示例，演示如何使用 MediaPipe 检测图像中的骨骼关键点：

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化 MediaPipe 模型
mp_pose = mp.solutions.pose
pose = mp_pose.Pose()

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('your_video_file.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 将帧转换为 RGB 颜色空间
        frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 运行 MediaPipe 模型，提取骨骼关键点
        results = pose.process(frame_rgb)

        # 获取关键点坐标
        landmarks = results.pose_landmarks

        # 将骨骼坐标传递给 UE5 引擎进行小白人的驱动

        # 显示结果
        cv2.imshow('MediaPipe Pose Detection', frame)

        # 检测按键
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码仅提供了一个简单的示例，您需要根据实际需求进行修改和调整。同时，还需要编写 UE5 引擎的驱动部分，将骨骼坐标转换为小白人的动作。