mediapipe landmark2d坐标和3d坐标
时间: 2024-06-04 12:09:30 浏览: 16
MediaPipe Landmark2D是一个2D关键点检测器,它可以检测人脸、手部、姿势等不同部位的关键点。每个关键点都有一个2D坐标,表示它在图像中的位置。这些坐标可以用像素或百分比表示。
MediaPipe Landmark3D是一个3D关键点检测器,它可以检测人脸、手部、姿势等不同部位的关键点。每个关键点都有一个3D坐标,表示它在三维空间中的位置。这些坐标可以用世界坐标系、相机坐标系或屏幕坐标系表示。
在MediaPipe中,可以使用2D关键点坐标来计算3D关键点坐标。这通常需要相机的内部参数和外部参数(例如相机的焦距、畸变参数、相机在世界坐标系中的位置和方向等)以及深度信息。
相关问题
mediapipe手部3d坐标
使用 Mediapipe 库可以实现手部关键点的检测和跟踪,其中包括手掌、手指、手腕等部位的关键点。通过这些关键点的坐标信息,可以计算出手部的 3D 坐标。
具体实现方法如下:
1. 使用 Mediapipe 库中的 Hand 模型进行手部关键点检测和跟踪。
2. 获取每个关键点在图像中的 2D 坐标。
3. 使用相机内参和外参等信息,将 2D 坐标转换为 3D 坐标。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_hands = mp.solutions.hands
# 初始化 Hand 模型
hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.5)
# 读取图像
image = cv2.imread('hand.jpg')
# 将图像转换为 RGB 格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 进行手部关键点检测和跟踪
results = hands.process(image)
# 绘制关键点
if results.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
# 计算手部 3D 坐标
landmarks_3d = []
for landmark in hand_landmarks.landmark:
x = landmark.x * image.shape[1]
y = landmark.y * image.shape[0]
landmarks_3d.append([x, y, 0])
landmarks_3d = cv2.convertPointsToHomogeneous(np.array(landmarks_3d)).squeeze()
# 显示结果
cv2.imshow('Hand Landmarks', image)
cv2.waitKey(0)
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
mediapipe 通过holistic输出2d坐标
Mediapipe Holistic 模型可以输出人体关键点的 2D 像素坐标。具体来说,可以按照以下步骤进行:
1. 读取输入的图像,将图像转换为 Mediapipe 模型要求的格式(例如 RGB 图像,大小为 256x256 像素)。
2. 初始化 Mediapipe Holistic 模型,并将图像输入模型中进行姿态估计。
3. 解析模型输出,获取人体各个关键点的 2D 像素坐标。具体来说,可以通过以下代码获取:
```
# 解析头部关键点坐标
nose_x = result.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].x * image_width
nose_y = result.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].y * image_height
# 解析左手腕关键点坐标
left_wrist_x = result.left_hand_landmarks.landmark[mp_holistic.HandLandmark.WRIST].x * image_width
left_wrist_y = result.left_hand_landmarks.landmark[mp_holistic.HandLandmark.WRIST].y * image_height
# 解析右膝盖关键点坐标
right_knee_x = result.right_leg_landmarks.landmark[mp_holistic.LegLandmark.KNEE].x * image_width
right_knee_y = result.right_leg_landmarks.landmark[mp_holistic.LegLandmark.KNEE].y * image_height
```
其中,`result` 是模型输出的结果,`image_width` 和 `image_height` 分别是输入图像的宽度和高度。关键点的坐标值是在像素坐标系中的值,需要乘以图像的宽度或高度才能得到实际的坐标值。
4. 对于每个关键点,可以将其坐标值保存到一个列表或者数组中,以便后续使用。例如:
```
keypoints = [[nose_x, nose_y], [left_wrist_x, left_wrist_y], [right_knee_x, right_knee_y]]
```
这个列表中包含了图像中检测到的三个关键点的像素坐标。
需要注意的是,Mediapipe Holistic 模型输出的关键点数量比较多,共计 33 个,涵盖了人体的各个部位,具体可以参考 Mediapipe 官方文档中的说明。
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