mediapipe openpose

MediaPipe是一个跨平台的开源框架，用于构建实时多媒体应用程序。它提供了一系列预训练的模型和工具，其中之一是手势识别模型。通过引入mediapipe.solutions.hands模块，可以使用MediaPipe进行手势识别。使用该模块，你可以检测和跟踪手部关键点，并根据关键点位置进行手势分类。

在使用MediaPipe进行手势识别时，你可能需要将检测到的手部关键点的坐标从归一化坐标转换为图像中的坐标。你可以通过将关键点的x、y坐标乘以图像的宽度和高度来实现。例如，如果要获取第一个检测到的手的第四个关键点在图像中的坐标，可以使用以下代码：

height, width, _ = img.shape
cx = results.multi_hand_landmarks.landmark.x * width
cy = results.multi_hand_landmarks.landmark.y * height
print("cx:{}, cy:{}".format(cx, cy))

这样就可以得到第一个检测到的手的第四个关键点在图像中的坐标。

相关问题

openpose和MediaPipe、OpenPose哪个快

OpenPose和MediaPipe都是流行的姿态估计库，它们都使用深度学习模型来提取人体姿态信息。其中，OpenPose是由加州大学伯克利分校开发的开源项目，而MediaPipe则是由Google开发的跨平台机器学习框架。

在速度方面，OpenPose和MediaPipe都可以实现实时的姿态估计，并且具有很高的准确性。但是在具体的应用场景中，它们的表现可能会有所不同。如果你需要在较慢的硬件上运行姿态估计模型，那么MediaPipe可能更适合，因为它可以使用TFLite模型来进行轻量级推理。而如果你需要更高的准确性和更丰富的功能，那么OpenPose可能更适合，因为它提供了更多的姿态估计模型和功能。

mediapipe和openpose二者有什么区别

Mediapipe和OpenPose是两个用于人体姿态估计的开源项目。

1. Mediapipe是由Google开发的跨平台、轻量级的多媒体框架。它提供了一套用于构建实时应用程序的组件和工具。Mediapipe中包含了一个姿态估计模块，可以检测和跟踪人体关键点。相比于OpenPose，Mediapipe具有更好的跨平台性能和更高的灵活性，能够在移动设备上实现实时的姿态估计。

2. OpenPose是一个基于深度学习的人体姿态估计库，由CMU开发。它使用卷积神经网络进行人体关键点检测，并能够同时处理多人姿态估计。OpenPose在准确性和稳定性上表现出色，但相对而言，它的运行速度较慢，难以在移动设备上实现实时的姿态估计。

综上所述，Mediapipe适用于需要在移动设备上实现实时姿态估计的应用场景，而OpenPose适用于对准确性要求较高的离线姿态估计任务。具体选择哪个取决于应用需求和平台限制。