mediapipe中计算出来的Pitch Yaw Roll转换ue5角度代码 c++

以下是将Mediapipe计算出的Pitch、Yaw和Roll转换为UE5角度的C++代码：

// 计算Mediapipe计算得出的Pitch、Yaw和Roll的弧度值
float pitch_radians = pitch_degrees * (float)PI / 180.0f;
float yaw_radians = yaw_degrees * (float)PI / 180.0f;
float roll_radians = roll_degrees * (float)PI / 180.0f;

// 将弧度值转换为UE5角度值
FRotator ue_rotator = FRotator(FMath::RadiansToDegrees(pitch_radians), 
                                FMath::RadiansToDegrees(yaw_radians), 
                                FMath::RadiansToDegrees(roll_radians));

其中，`pitch_degrees`、`yaw_degrees`和`roll_degrees`分别是Mediapipe计算出的Pitch、Yaw和Roll的角度值，`PI`是圆周率的值（可以使用`PI`宏定义），`FRotator`是UE4中表示旋转角度的结构体，其中的三个参数分别表示Pitch、Yaw和Roll的角度值。最终，`ue_rotator`变量中存储的就是转换后的UE5角度值。

相关问题

mediapipe中计算出来的Pitch Yaw Roll转换ue5角度代码

以下是一个简单的Python代码示例，可以将mediapipe中计算出来的Pitch Yaw Roll转换为UE5中使用的角度：

import math

# 假设Pitch、Yaw、Roll分别为mediapipe中计算出来的角度值
pitch = 0.1
yaw = 0.2
roll = 0.3

# 将角度值转换为弧度
pitch_rad = math.radians(pitch)
yaw_rad = math.radians(yaw)
roll_rad = math.radians(roll)

# 进行坐标系转换（左右手坐标系转换）
ue_yaw = -yaw_rad
ue_pitch = pitch_rad
ue_roll = -roll_rad

# 将角度值转换为UE5中的角度（注意要使用math.degrees函数将弧度转换为角度）
ue_yaw_deg = math.degrees(ue_yaw)
ue_pitch_deg = math.degrees(ue_pitch)
ue_roll_deg = math.degrees(ue_roll)

# 打印转换后的结果
print("UE5中的Yaw角度值为：", ue_yaw_deg)
print("UE5中的Pitch角度值为：", ue_pitch_deg)
print("UE5中的Roll角度值为：", ue_roll_deg)

在实际使用时，需要将上述代码中的Pitch、Yaw、Roll替换为mediapipe计算出来的实际值，然后根据需要进行坐标系转换和角度单位转换。

mediapipe 0.8.9计算右手腕的Pitch Yaw Roll c++

要计算右手腕的Pitch Yaw Roll，您需要使用MediaPipe框架提供的手部关键点检测模型。MediaPipe是一个开源的跨平台框架，可以用于构建基于机器学习的应用程序，包括手部姿势估计。

以下是计算右手腕Pitch Yaw Roll的C++代码片段：

// 加载MediaPipe手部关键点检测模型
mediapipe::Hands hands;
hands.Initialize().AssertOk();

// 读取图像并检测手部关键点
cv::Mat image = cv::imread("hand_image.jpg");
auto results = hands.Process(image).front();

// 提取右手腕的坐标
const auto& landmarks = results.landmarks();
const auto& wrist_landmark = landmarks.landmark(0); // 右手腕的索引为0

// 计算Pitch Yaw Roll
const auto& norm_landmark = NormalizeLandmark(wrist_landmark);
const auto& orientation = CalculateOrientation(norm_landmark);
const auto& pitch_yaw_roll = ConvertToPitchYawRoll(orientation);

std::cout << "Right wrist pitch: " << pitch_yaw_roll.pitch << std::endl;
std::cout << "Right wrist yaw: " << pitch_yaw_roll.yaw << std::endl;
std::cout << "Right wrist roll: " << pitch_yaw_roll.roll << std::endl;

在上述代码中，`hands`对象是MediaPipe框架提供的手部关键点检测模型，用于检测图像中的手部关键点。`results`变量包含检测结果，其中包括检测到的所有手部关键点。

我们提取右手腕的坐标，并将其传递给`NormalizeLandmark()`函数进行归一化处理。接下来，我们将归一化后的坐标传递给`CalculateOrientation()`函数，计算手部的方向向量。最后，我们将方向向量传递给`ConvertToPitchYawRoll()`函数，计算右手腕的Pitch Yaw Roll。

请注意，上述代码片段中的`NormalizeLandmark()`、`CalculateOrientation()`和`ConvertToPitchYawRoll()`函数是伪代码，并不代表实际可用的函数。您需要编写这些函数来完成具体的计算。