landmarks = results.pose_landmarks.landmark ？

时间: 2024-01-14 13:03:35 浏览: 127
ZIP

shape_predictor_5_face_landmarks.dat.zip_Shape Predictor_face fe

这段代码是将姿势估计结果的关键点信息提取出来，存储在 `landmarks` 变量中。`results` 是姿势估计的结果，`pose_landmarks` 属性是姿势估计结果中的关键点信息，`landmark` 属性则表示每个关键点的具体位置。通过这段代码，我们可以方便地访问每个关键点的位置信息，从而进行后续的处理和分析。
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landmarks = results.pose_landmarks.landmark if landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].y > landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_ELBOW].y \ and landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].y > landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ELBOW].y: print("站立") elif landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].y < landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_HIP].y \ and landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].y < landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_HIP].y: print("坐姿") else: print("躺姿")

具体来说，代码首先通过 results.pose_landmarks.landmark 获取到所有关键点的位置信息，然后通过比较左右肩膀、左右肘部和左右臀部的位置关系，来判断人体的姿势是站立、坐姿还是躺姿。如果左右肩膀高于左右肘部...

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()

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, ...

def run(self): prevTime = 0 with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose: counter = 0 status = True avg_score = 0 self.mutex.lock() while self.mw.cap.isOpened(): ret, frame = self.mw.cap.read() nchannel = frame.shape[2] frame = cv2.resize(frame, (1200, 680), interpolation=cv2.INTER_AREA) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) frame.flags.writeable = False results = pose.process(frame) frame.flags.writeable = True frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) try: landmarks = results.pose_landmarks.landmark counter, status, avg_score = TypeOfExercise(landmarks).calculate_exercise( self.exercise_type, counter, status, avg_score) except: pass TypeOfExercise(landmarks).score_table(self.exercise_type, counter, status, avg_score, self._isPause) self.scoreSignal.emit(str(avg_score))

我可以回答这个问题。这是一个 Python 代码段，它使用了 mp_pose 库来检测人体姿势，并计算运动得分。具体来说，它使用了 TypeOfExercise 类来确定运动类型，并计算运动得分。它还使用了一个互斥锁来确保线程安全。

import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath='F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Draw landmark annotation on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_face_mesh_contours_style()) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_pose_landmarks_style()) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release() 在这段代码中引入注意力机制，使人体步态特征更好的提取

pose_landmarks = results.pose_landmarks.landmark face_landmarks = results.face_landmarks.landmark left_hand_landmarks = results.left_hand_landmarks.landmark right_hand_landmarks = results.right_...

import cv2 import mediapipe as mp # 初始化mediapipe mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_pose = mp.solutions.pose # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") continue # 转换图像颜色空间 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 执行姿态估计 results = pose.process(image) # 绘制姿态估计结果 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS, mp_drawing.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=2, circle_radius=2), mp_drawing.DrawingSpec(color=(0, 0, 255), thickness=2, circle_radius=2)) # 标注关键点编号 for index, landmark in enumerate(results.pose_landmarks.landmark): height, width, _ = image.shape cx, cy = int(landmark.x * width), int(landmark.y * height) cv2.putText(image, str(index), (cx, cy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1) # 显示姿态估计结果 cv2.imshow('MediaPipe Pose', image) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break # 释放摄像头资源和窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()在以上代码基础上加上关键点与相邻关键点的角度

cx, cy = int(landmark.x * width), int(landmark.y * height) cv2.putText(image, str(index), (cx, cy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1) # 计算关键点的角度 angles = [] for i in range...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86150/Desktop/python姿势识别/Posture_recognition.py", line 16, in <module> for idx, landmark in enumerate(results.pose_landmarks.landmark): AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'landmark'

根据错误信息，问题出现在results.pose_landmarks这一行。错误提示说NoneType对象没有landmark属性。 这意味着在该代码行中，results.pose_landmarks的值为None，即未检测到姿势关键点。这可能是由于...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86150/Desktop/python姿势识别/Posture_recognition.py", line 17, in <module> for landmark_list in results.pose_landmarks: TypeError: 'NormalizedLandmarkList' object is not iterable

根据错误消息，可以看出问题出现在循环遍历results.pose_landmarks这一行。错误提示说NormalizedLandmarkList对象不可迭代。 根据MediaPipe的文档，pose_landmarks是一个包含了所有检测到的姿势关键点的列表...

mp_drawing.draw_landmarks可是绘制索引吗

mp_drawing.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing.DrawingSpec(color=(0,255,0), thickness=2, circle_radius=2), connection_drawing_spec...

mp.solutions.pose怎么估计姿势

landmarks = results.pose_landmarks.landmark # 绘制关键点连接线 mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS ) 在以上步骤中，你可以通过调整姿势估计器的...

mp.solutions.pose的process（）

results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS ) cv2.imshow('MediaPipe Pose', image) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break pose.close() cap.release() cv2.destroyAllWindows() 在这个例子...

获取Mediapipe的Landmark3D坐标，并将其转换为相对于UE5中玩家出生点的坐标系

landmarks_3d = results.pose_landmarks.landmark # 打印第一个Landmark3D的坐标 print(landmarks_3d[0].x, landmarks_3d[0].y, landmarks_3d[0].z) 要将Landmark3D坐标转换为相对于UE5中玩家出生点的坐标系，...

mediapipe 0.8.9 用holistic_tracking_cpu.pbtxt输出右肩坐标

right_shoulder_x = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].x right_shoulder_y = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].y right_...

mediapipe0.8.9通过holistic_tracking_cpu.pbtxt获取关键点11坐标转换到UE5.1.1中

keypoint_x = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].x keypoint_y = results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].y keypoint_z = results....

mediapipe 0.8.9用holistic_tracking_cpu.pbtxt模型获取关键点计算右手肘的Pitch Yaw Roll c++

const auto& pose_landmarks = results.pose_landmarks(); const auto& right_elbow_landmark = pose_landmarks.landmark(12); // 右手肘的索引为12 // 计算Pitch Yaw Roll const auto& norm_landmark = ...

mediapipe0.8.9 通过holistic_tracking_cpu.pbtxt获取关键点，并通过关键点之间的向量的夹角来计算旋转角度计算右肩的旋转角度

results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].x - results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NECK].x, results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic....

如何在Mediapipe中启用并获取这些角度数据？

在results.pose_landmarks中，你会找到关节位置（通常是landmark列表）。然后，你需要从这些坐标中计算出角度。Mediapipe直接返回的是像素坐标，通常会转换成弧度或相对于水平线的倾斜角度。这一步可能涉及到...
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