movenet_lightning怎么设置多人识别

您可以通过设置max_pose_detections参数来实现多人姿态识别。该参数指定模型在一张图像中最多检测到的人数。例如，将max_pose_detections设置为2，则模型将在一张图像中检测到最多两个人的姿态。

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Movenet Lightning怎么设置单人识别和多人识别

Movenet Lightning可以通过设置不同的模型参数来实现单人识别和多人识别。具体来说，可以通过设置max_detections参数来控制最大检测数量，从而实现单人或多人识别。同时，还可以通过设置score_threshold参数来控制检测结果的置信度阈值，从而提高检测的准确性。

lite-model_movenet_singlepose_lightning_tflite_int8_4.tflite详细的部署在安卓上的代码，测试摄像头视频流

以下是使用 TensorFlow Lite 将 movenet_singlepose_lightning 模型部署在 Android 上并测试摄像头视频流的步骤：

1. 首先，将模型文件 `lite-model_movenet_singlepose_lightning_tflite_int8_4.tflite` 添加到 Android 项目的 assets 文件夹中。

2. 在 build.gradle 文件中添加以下依赖：

// TensorFlow Lite
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.5.0'

3. 在 MainActivity 中加载模型文件，并打开摄像头：

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    private static final String MODEL_FILE = "lite-model_movenet_singlepose_lightning_tflite_int8_4.tflite";
    private static final int IMAGE_SIZE = 192;
    private static final int NUM_KEYPOINTS = 17;
    private static final int NUM_EDGES = 16;
    private static final int[] EDGES = {1, 3, 2, 4, 5, 7, 6, 8, 9, 11, 10, 12, 13, 15, 14, 16};

    private CameraView cameraView;
    private Interpreter tflite;
    private Bitmap inputBitmap;
    private Canvas canvas;
    private Paint paint;
    private float[] output;
    private int[] colors;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        // Load the model
        try {
            ByteBuffer model = loadModelFile(this);
            tflite = new Interpreter(model);
        } catch (IOException e) {
            Log.e("MainActivity", "Failed to load model");
        }

        // Initialize the camera view
        cameraView = findViewById(R.id.camera_view);
        cameraView.setLifecycleOwner(this);
        cameraView.addFrameProcessor(frame -> {
            // Convert the camera frame to a Bitmap
            inputBitmap = Bitmap.createBitmap(frame.getSize().getWidth(), frame.getSize().getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
            inputBitmap.copyPixelsFromBuffer(frame.getData());

            // Preprocess the input image
            Bitmap resizedBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(inputBitmap, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, true);
            float[] input = preprocessImage(resizedBitmap);

            // Run inference on the input image
            output = new float[NUM_KEYPOINTS * 3];
            tflite.run(input, output);

            // Postprocess the output keypoints
            float[] keypoints = postprocessKeypoints(output);

            // Draw the keypoints on the input image
            canvas = new Canvas(inputBitmap);
            paint = new Paint();
            colors = new int[NUM_EDGES];
            for (int i = 0; i < NUM_EDGES; i++) {
                colors[i] = Color.HSVToColor(new float[] {(i * 360f / NUM_EDGES), 1f, 1f});
            }
            for (int i = 0; i < NUM_KEYPOINTS; i++) {
                float x = keypoints[i * 2];
                float y = keypoints[i * 2 + 1];
                if (x != 0 && y != 0) {
                    canvas.drawCircle(x, y, 10, paint);
                    for (int j = 0; j < NUM_EDGES; j++) {
                        int a = EDGES[j * 2];
                        int b = EDGES[j * 2 + 1];
                        float x1 = keypoints[a * 2];
                        float y1 = keypoints[a * 2 + 1];
                        float x2 = keypoints[b * 2];
                        float y2 = keypoints[b * 2 + 1];
                        if (x1 != 0 && y1 != 0 && x2 != 0 && y2 != 0) {
                            canvas.drawLine(x1, y1, x2, y2, paint);
                        }
                    }
                }
            }

            // Display the output image
            runOnUiThread(() -> cameraView.setImageBitmap(inputBitmap));
        });
    }

    private ByteBuffer loadModelFile(Activity activity) throws IOException {
        AssetFileDescriptor fileDescriptor = activity.getAssets().openFd(MODEL_FILE);
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
        FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
        long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
        long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
        return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
    }

    private float[] preprocessImage(Bitmap bitmap) {
        int[] pixels = new int[IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE];
        bitmap.getPixels(pixels, 0, IMAGE_SIZE, 0, 0, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE);

        float[] input = new float[IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE * 3];
        for (int i = 0; i < IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE; i++) {
            int pixel = pixels[i];
            input[i * 3] = ((pixel >> 16) & 0xFF) / 255f;
            input[i * 3 + 1] = ((pixel >> 8) & 0xFF) / 255f;
            input[i * 3 + 2] = (pixel & 0xFF) / 255f;
        }

        return input;
    }

    private float[] postprocessKeypoints(float[] output) {
        float[] keypoints = new float[NUM_KEYPOINTS * 2];
        for (int i = 0; i < NUM_KEYPOINTS; i++) {
            float x = output[i * 3];
            float y = output[i * 3 + 1];
            float score = output[i * 3 + 2];
            keypoints[i * 2] = x * IMAGE_SIZE;
            keypoints[i * 2 + 1] = y * IMAGE_SIZE;
        }
        return keypoints;
    }
}

在上面的代码中，我们首先在 onCreate 方法中加载模型文件，并初始化摄像头视图。然后，我们在 addFrameProcessor 回调中处理每一帧摄像头输入，并执行以下步骤：

- 将摄像头帧转换为 Bitmap，并将其缩放到模型输入大小。
- 将输入图像预处理为模型输入格式。
- 在模型上运行输入图像的推理。
- 在输出关键点上进行后处理，将它们转换为像素坐标。
- 将关键点绘制到输入图像上，并在屏幕上显示它。

在上面的代码中，我们使用了以下辅助方法：

- `loadModelFile`：从 assets 文件夹中加载模型文件。
- `preprocessImage`：将输入图像预处理为模型输入格式。
- `postprocessKeypoints`：将输出关键点后处理为像素坐标。

注意：为了简化代码，我们只绘制了关键点和连接它们的线段，而没有显示骨架。如果要显示骨架，可以使用更复杂的绘图逻辑。