mediapipe landmark2d坐标和3d坐标

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

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 c++

要获取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，你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，使用Mediapipe库中的Landmark3D模块来获取3D关键点的坐标。这可以通过以下代码完成（假设你已经导入了Mediapipe库）：

// 这里示例获取左手腕的坐标
// 输入图像为input_image
// 输出结果为output_landmarks

mp::PoseTracker pose_tracker;
mp::Status status = pose_tracker.Process(input_image);
if (status.ok()) {
  const auto& pose_landmarks = pose_tracker.pose_landmarks();
  if (!pose_landmarks.landmark().empty()) {
    const auto& left_wrist = pose_landmarks.landmark(0); // 左手腕的关键点索引为0
    const auto& x = left_wrist.x();
    const auto& y = left_wrist.y();
    const auto& z = left_wrist.z();
    // 这里可以将x、y、z保存到数组或结构体中
  }
}

2. 接下来，需要将获取到的3D坐标从相机坐标系转换为世界坐标系。这可以通过以下代码完成：

// 假设相机坐标系在(0, 0, 0)，朝向正Z方向
// 假设相机内参矩阵为K，畸变矩阵为D
// 假设3D关键点坐标为(x, y, z)

cv::Mat K(3, 3, cv::DataType<double>::type); // 内参矩阵
cv::Mat D(1, 5, cv::DataType<double>::type); // 畸变矩阵
cv::Mat rvec(3, 1, cv::DataType<double>::type); // 旋转向量
cv::Mat tvec(3, 1, cv::DataType<double>::type); // 平移向量

// 这里需要根据相机参数设置K、D、rvec和tvec

std::vector<cv::Point3d> object_points;
std::vector<cv::Point2d> image_points;
cv::Point3d point3d(x, y, z);
cv::Point2d point2d;
cv::projectPoints(object_points, rvec, tvec, K, D, image_points); // 将3D点从相机坐标系转换为图像坐标系

double fx = K.at<double>(0, 0); // 内参矩阵第一行第一列
double fy = K.at<double>(1, 1); // 内参矩阵第二行第二列
double cx = K.at<double>(0, 2); // 内参矩阵第一行第三列
double cy = K.at<double>(1, 2); // 内参矩阵第二行第三列
double x_norm = (point2d.x - cx) / fx; // 将图像坐标系下的点归一化到[-1, 1]范围
double y_norm = (point2d.y - cy) / fy;
double z_norm = 1; // 相机坐标系朝向正Z方向
cv::Point3d point3d_norm(x_norm, y_norm, z_norm);
cv::Mat R(3, 3, cv::DataType<double>::type); // 旋转矩阵
cv::Rodrigues(rvec, R); // 旋转向量转换为旋转矩阵
cv::Mat point3d_mat(3, 1, cv::DataType<double>::type); // 3D点的列向量
point3d_mat.at<double>(0, 0) = point3d_norm.x;
point3d_mat.at<double>(1, 0) = point3d_norm.y;
point3d_mat.at<double>(2, 0) = point3d_norm.z;
cv::Mat world_point_mat = R.inv() * (point3d_mat - tvec); // 将相机坐标系下的点转换为世界坐标系下的点
cv::Point3d world_point(world_point_mat.at<double>(0, 0), world_point_mat.at<double>(1, 0), world_point_mat.at<double>(2, 0));

3. 最后，需要将获取到的3D坐标从世界坐标系转换为UE5中的坐标系。这可以通过以下代码完成：

// 假设玩家出生点在(0, 0, 0)

// 获取玩家出生点的位置
FVector player_spawn_location = GetWorld()->GetFirstPlayerController()->GetPawn()->GetActorLocation();

// 将世界坐标系下的点转换为相对于玩家出生点的坐标系下的点
FVector relative_location = FVector(world_point.x, -world_point.y, world_point.z); // UE5中Y轴朝向相反方向，需要取反
FVector final_location = player_spawn_location + relative_location;

现在，你已经成功将Mediapipe的Landmark3D坐标转换为相对于UE5中玩家出生点的坐标系！

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：

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()