给出几个手掌关键点检查的链接
时间: 2024-05-27 14:11:20 浏览: 16
以下是给出的手掌关键点检查链接:
1. 手掌关键点检查 - https://www.healthline.com/health/palpation-of-hand
2. 手掌关键点检查 - https://www.physio-pedia.com/Hand_Palpation
3. 手掌关键点检查 - https://www.physiotherapy-treatment.com/hand-palpation.html
4. 手掌关键点检查 - https://www.verywellhealth.com/palpating-the-hand-and-wrist-2696462
5. 手掌关键点检查 - https://www.thesportsphysiotherapist.com/hand-palpation/
相关问题
human3.6m 17个关键点
human3.6m是一个用于人体姿势估计的数据集,其中包含了17个关键点。这些关键点是用于准确地确定人体在各种姿势中的关键部位。下面是对这17个关键点的简要描述:
1. 鼻子:位于人脸的中心,用于确定人体的朝向和面部表情。
2. 颈部:连接头部和身体,用于确定人体的姿势和转向。
3. 右肩/左肩:定位人体的肩膀,在横向上提供了姿势的稳定性。
4. 右肘/左肘:连接上臂和前臂的关节,用于确定人体的手臂姿势。
5. 右手腕/左手腕:连接前臂和手掌的关节,用于确定手的位置和姿势。
6. 右髋/左髋:位于人体的臀部,用于确定人体的姿势和平衡。
7. 右膝/左膝:连接大腿骨和小腿骨的关节,用于确定人体的腿部姿势。
8. 右脚踝/左脚踝:连接小腿骨和脚部的关节,用于确定脚的位置和姿势。
9. 右眼/左眼:位于人脸的左右两侧,用于确定人体的注视方向。
10. 右耳/左耳:位于头部的左右两侧,用于确定人体的头部姿势。
11. 右脚尖/左脚尖:人体脚部的前部,用于确定人体的站立姿势。
17个关键点的准确测量和跟踪对于许多应用领域都非常重要,包括人体动作捕捉、运动分析、虚拟现实和增强现实等。通过使用human3.6m数据集,研究人员和开发人员可以更好地理解和模拟人体的各种姿势和动作。
写一个python和opencv的代码提取手掌的ROI区域,需要先将手掌的关键点找到,画出中线,再截取ROI
区域。
可以使用以下代码实现:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('hand.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Haar级联分类器检测手掌
palm_cascade = cv2.CascadeClassifier('palm.xml')
palms = palm_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 遍历每一个手掌
for (x,y,w,h) in palms:
# 找到手掌的关键点
palm = gray[y:y+h, x:x+w]
palm_blur = cv2.GaussianBlur(palm, (5, 5), 0)
_, palm_thresh = cv2.threshold(palm_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
palm_contours, _ = cv2.findContours(palm_thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
palm_contour = max(palm_contours, key=cv2.contourArea)
palm_hull = cv2.convexHull(palm_contour)
defects = cv2.convexityDefects(palm_contour, cv2.convexHull(palm_contour, returnPoints=False))
# 画出手掌的中线
palm_center = tuple(np.mean(palm_contour, axis=0)[0])
palm_far = tuple(palm_contour[palm_contour[:, :, 1].argmin()][0])
palm_near = tuple(palm_contour[palm_contour[:, :, 1].argmax()][0])
cv2.line(img, palm_center, palm_far, (0, 255, 0), 2)
cv2.line(img, palm_center, palm_near, (0, 255, 0), 2)
# 截取ROI区域
mask = np.zeros_like(gray)
cv2.drawContours(mask, [palm_hull], 0, 255, -1)
mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
mask = cv2.GaussianBlur(mask, (5, 5), 0)
roi = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
roi = roi[y:y+h, x:x+w]
# 显示结果
cv2.imshow('ROI', roi)
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`palm.xml`是Haar级联分类器的模型文件,可以在OpenCV的官方GitHub仓库中找到。
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