用OpenCV与mediapipe进行人体姿态估计后都需要什么软件环境并说一下它们的具体安装步骤

要使用OpenCV和mediapipe进行人体姿态估计，需要安装以下软件环境：

1. Python 3.x
2. OpenCV
3. mediapipe

以下是软件环境的具体安装步骤：

1. Python 3.x

如果你还没有安装Python 3.x，可以在Python官网下载对应版本的安装包并安装。安装完成后，打开命令行工具，输入以下命令来检查Python是否安装成功：

python --version

2. OpenCV

可以使用pip命令安装OpenCV，具体步骤如下：

- 打开命令行工具，输入以下命令来安装OpenCV：

pip install opencv-python

- 安装完成后，输入以下命令来检查OpenCV是否安装成功：

python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"

如果没有报错，就说明OpenCV已经成功安装了。

3. mediapipe

同样使用pip命令安装mediapipe，具体步骤如下：

- 打开命令行工具，输入以下命令来安装mediapipe：

pip install mediapipe

- 安装完成后，输入以下命令来检查mediapipe是否安装成功：

python -c "import mediapipe as mp; print(mp.__version__)"

如果没有报错，就说明mediapipe已经成功安装了。

相关问题

mediapipe获取人体3d姿态 c++

使用MediaPipe获取人体3D姿态需要进行以下步骤：

1. 下载和设置MediaPipe的C++ SDK。

2. 安装CUDA和cuDNN。这是为了支持GPU加速。

3. 下载并解压预训练的模型。

4. 编写C++代码来读取摄像头输入并运行MediaPipe的姿态估计模型。

下面是一个示例代码，可以读取实时摄像头输入并显示估计的3D姿态：

#include <iostream>
#include <string>
#include "mediapipe/framework/formats/image_frame.h"
#include "mediapipe/framework/formats/image_frame_opencv.h"
#include "mediapipe/framework/port/opencv_highgui_inc.h"
#include "mediapipe/framework/port/opencv_imgproc_inc.h"
#include "mediapipe/framework/port/status.h"
#include "mediapipe/framework/port/ret_check.h"
#include "mediapipe/framework/port/opencv_video_inc.h"
#include "mediapipe/framework/tool/options_util.h"
#include "mediapipe/framework/deps/file_path.h"
#include "mediapipe/framework/deps/compatibility.h"
#include "mediapipe/framework/calculator_framework.h"
#include "mediapipe/framework/formats/landmark.pb.h"
#include "mediapipe/framework/formats/landmark_list.pb.h"
#include "mediapipe/framework/formats/rect.pb.h"

namespace mediapipe {

constexpr char kInputStream[] = "input_video";
constexpr char kOutputStream[] = "output_video";
constexpr char kLandmarksStream[] = "pose_landmarks";

class PoseTrackingCalculator : public CalculatorBase {
public:
  static ::mediapipe::Status GetContract(CalculatorContract* cc) {
    RET_CHECK(cc->Inputs().HasTag(kInputStream));
    RET_CHECK(cc->Outputs().HasTag(kOutputStream));
    cc->Inputs().Tag(kInputStream).Set<ImageFrame>();
    cc->Outputs().Tag(kOutputStream).Set<ImageFrame>();
    cc->Outputs().Tag(kLandmarksStream).Set<std::vector<NormalizedLandmark>>();
    return ::mediapipe::OkStatus();
  }

  ::mediapipe::Status Open(CalculatorContext* cc) override {
    cc->SetOffset(TimestampDiff(0));
    return ::mediapipe::OkStatus();
  }

  ::mediapipe::Status Process(CalculatorContext* cc) override {
    const auto& input_frame = cc->Inputs().Tag(kInputStream).Get<ImageFrame>();
    auto output_frame = absl::make_unique<ImageFrame>(
        ImageFormat::SRGB, input_frame.Width(), input_frame.Height(),
        ImageFrame::kDefaultAlignmentBoundary);
    cv::Mat input_mat = formats::MatView(&input_frame);
    cv::Mat output_mat = formats::MatView(output_frame.get());

    // Create an instance of the pose detection calculator.
    mediapipe::PoseDetectionCalculatorOptions pose_detection_options;
    pose_detection_options.set_static_image_mode(false);
    pose_detection_options.set_model_complexity(1);
    pose_detection_options.set_smooth_landmarks(true);
    pose_detection_options.set_enable_segmentation(false);
    pose_detection_options.set_smooth_landmarks(true);
    CalculatorGraphConfig::Node pose_detection_node_config;
    pose_detection_node_config.set_calculator("PoseDetectionCalculator");
    pose_detection_node_config.add_input_side_packet("image_size_side_packet");
    pose_detection_node_config.add_input_side_packet("model_complexity_side_packet");
    pose_detection_node_config.add_input_side_packet("static_image_mode_side_packet");
    pose_detection_node_config.add_input_side_packet("smooth_landmarks_side_packet");
    pose_detection_node_config.add_input_side_packet("enable_segmentation_side_packet");
    pose_detection_node_config.add_input_side_packet("input_image_side_packet");
    pose_detection_node_config.add_output_tag(kLandmarksStream);
    pose_detection_node_config.mutable_options()->PackFrom(pose_detection_options);
    CalculatorGraph graph;
    ASSIGN_OR_RETURN(auto pose_detection_node, graph.AddNode(pose_detection_node_config));

    // Run the pose detection calculator.
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.StartRun({}));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.AddPacketToInputStream(
        "image_size_side_packet", MakePacket<std::pair<int, int>>(std::make_pair(input_mat.cols, input_mat.rows))));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.AddPacketToInputStream("model_complexity_side_packet", MakePacket<int>(1)));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.AddPacketToInputStream("static_image_mode_side_packet", MakePacket<bool>(false)));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.AddPacketToInputStream("smooth_landmarks_side_packet", MakePacket<bool>(true)));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.AddPacketToInputStream("enable_segmentation_side_packet", MakePacket<bool>(false)));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.AddPacketToInputStream("input_image_side_packet", mediapipe::Adopt(input_frame.release()).At(Timestamp(0))));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.WaitUntilIdle());
    mediapipe::Packet landmarks_packet;
    if (graph.GetOutputLandmarkListPacket(kLandmarksStream).ValidateAsType<std::vector<NormalizedLandmark>>().ok()) {
      landmarks_packet = graph.GetOutputLandmarkListPacket(kLandmarksStream);
    }
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.CloseAllPacketSources());
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.WaitUntilDone());

    // Draw the landmarks on the output frame.
    auto landmarks = landmarks_packet.Get<std::vector<NormalizedLandmark>>();
    for (const auto& landmark : landmarks) {
      const int landmark_x = landmark.x() * input_mat.cols;
      const int landmark_y = landmark.y() * input_mat.rows;
      cv::circle(output_mat, cv::Point(landmark_x, landmark_y), 3, cv::Scalar(0, 255, 0), -1);
    }

    cc->Outputs().Tag(kOutputStream).Add(output_frame.release(), cc->InputTimestamp());
    cc->Outputs().Tag(kLandmarksStream).Add(landmarks_packet, cc->InputTimestamp());
    return ::mediapipe::OkStatus();
  }
};

REGISTER_CALCULATOR(PoseTrackingCalculator);

}  // namespace mediapipe

int main(int argc, char** argv) {
  absl::ParseCommandLine(argc, argv);

  mediapipe::CalculatorGraphConfig config =
      mediapipe::ParseTextProtoOrDie<mediapipe::CalculatorGraphConfig>(R"pb(
        input_stream: "input_video"
        output_stream: "output_video"
        output_stream: "pose_landmarks"
        node {
          calculator: "PoseTrackingCalculator"
          input_stream: "input_video"
          output_stream: "output_video"
          output_stream: "pose_landmarks"
        }
      )pb");

  mediapipe::CalculatorGraph graph;
  MP_RETURN_IF_ERROR(graph.Initialize(config));
  MP_RETURN_IF_ERROR(graph.StartRun({}));

  cv::VideoCapture capture(0);
  CHECK(capture.isOpened());

  while (capture.isOpened()) {
    cv::Mat frame;
    capture >> frame;
    if (frame.empty()) break;

    // Convert the OpenCV Mat to a MediaPipe ImageFrame.
    auto input_frame = absl::make_unique<mediapipe::ImageFrame>(
        mediapipe::ImageFormat::SRGB, frame.cols, frame.rows,
        mediapipe::ImageFrame::kDefaultAlignmentBoundary);
    cv::Mat input_mat = mediapipe::formats::MatView(input_frame.get());
    frame.copyTo(input_mat);

    // Run the MediaPipe graph to estimate the pose and display the results.
    mediapipe::Packet packet = mediapipe::Adopt(input_frame.release()).At(mediapipe::Timestamp(0));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.AddPacketToInputStream(mediapipe::kInputStream, packet));
    MP_RETURN_IF_ERROR(graph.WaitUntilIdle());
    auto output_frame = graph.GetOutputStreamPacket(mediapipe::kOutputStream).Get<mediapipe::ImageFrame>();
    auto landmarks_packet = graph.GetOutputStreamPacket(mediapipe::kLandmarksStream);
    auto landmarks = landmarks_packet.Get<std::vector<mediapipe::NormalizedLandmark>>();
    for (const auto& landmark : landmarks) {
      const int landmark_x = landmark.x() * frame.cols;
      const int landmark_y = landmark.y() * frame.rows;
      cv::circle(frame, cv::Point(landmark_x, landmark_y), 3, cv::Scalar(0, 255, 0), -1);
    }
    cv::imshow("Pose Tracking", mediapipe::formats::MatView(&output_frame));
    if (cv::waitKey(5) == 27) break;
  }

  MP_RETURN_IF_ERROR(graph.CloseAllPacketSources());
  return graph.WaitUntilDone().ok() ? EXIT_SUCCESS : EXIT_FAILURE;
}

请注意，此示例代码仅显示了如何使用MediaPipe获取人体3D姿态。如果需要更多功能（例如记录姿态数据或将其传输到其他设备），则需要进行更多的自定义编程。

Python 使用 mediapipe

Mediapipe 是一个由 Google 开发的开源库，它专注于实时的人体姿势识别、面部关键点检测、手势识别等计算机视觉任务。在 Python 中，你可以通过安装 `mediapipe` 模块来利用这个强大的工具包。以下是如何在 Python 中使用 Mediapipe 的基本步骤：

1. **安装**：首先，在命令行或终端中运行 `pip install mediapipe` 来安装最新版本。

2. **导入模块**：在你的 Python 代码里，引入 `mediapipe` 模块，例如：

   import cv2
   from mediapipe import Pose

3. **初始化 Pose 类**：创建 `Pose` 对象，它是用于人体姿态估计的核心组件。

   pose = Pose(
       static_image_mode=False,  # 动态模式（需要连续帧）
       model_complexity=0 or 1 or 2,  # 根据性能需求选择模型复杂度
   )

4. **处理视频流或图像**：对于摄像头捕获或图片文件，可以调用 `process_frame()` 或 `process_image()` 函数获取结果。

   image = cv2.imread("image.jpg")
   results = pose.process(image)

5. **解析结果**：`results.pose_landmarks` 变量将包含身体各部位的关键点坐标。

   landmarks = results.pose_landmarks.landmark

6. **可视化**：你可以用 OpenCV 绘制关键点到图像上，展示识别结果。