通过mediapipe关键点实现手口眼分割的代码
时间: 2023-12-11 14:13:28 浏览: 24
这里是一个使用MediaPipe实现手口眼分割的Python代码示例。需要先安装mediapipe库和opencv库。
```python
import cv2
import mediapipe as mp
# 初始化MediaPipe的手部、口部和眼部关键点模型
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_face = mp.solutions.face_detection
mp_iris = mp.solutions.iris
# 初始化MediaPipe的图像处理模块
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
# 初始化OpenCV的窗口
cv2.namedWindow('MediaPipe', cv2.WINDOW_NORMAL)
# 打开本地摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头的图像
success, image = cap.read()
if not success:
break
# 将图像转换为RGB格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 使用MediaPipe的手部、口部和眼部关键点模型,分别识别手部、口部和眼部的关键点
with mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as hands:
results_hands = hands.process(image)
with mp_face.FaceDetection(min_detection_confidence=0.5) as face:
results_face = face.process(image)
with mp_iris.Iris(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as iris:
results_iris = iris.process(image)
# 将关键点的位置信息转换为像素点坐标
if results_hands.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results_hands.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(
image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
if results_face.detections:
for face_landmarks in results_face.detections:
mp_drawing.draw_detection(image, face_landmarks)
if results_iris.multi_face_landmarks:
for iris_landmarks in results_iris.multi_face_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(
image, iris_landmarks, mp_iris.IRIS_CONNECTIONS)
# 显示分割后的图像
cv2.imshow('MediaPipe', image)
# 按下ESC键退出程序
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
break
# 释放摄像头资源
cap.release()
# 关闭OpenCV窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用MediaPipe的HandLandmark、FaceDetection和Iris模块,分别识别手部、口部和眼部的关键点,并将关键点的位置信息转换为像素点坐标。然后,使用MediaPipe的图像处理模块,根据关键点的位置信息进行图像分割,最后将分割后的图像显示出来。