mediapipe肢体关键点识别代码示例
时间: 2023-07-25 20:03:26 浏览: 53
以下是一个使用MediaPipe进行肢体关键点识别的示例代码:
```python
import cv2
import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_pose = mp.solutions.pose
# 初始化模型
pose = mp_pose.Pose(
min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)
# 从摄像头读取视频
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取一帧
ret, frame = cap.read()
# 更改颜色空间以便于mediapipe处理
image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 处理图像
results = pose.process(image)
# 绘制关键点
if results.pose_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(
frame, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)
# 显示图像
cv2.imshow('MediaPipe Pose', frame)
# 按下q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 关闭摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们使用了MediaPipe的姿态估计模型来识别肢体关键点。首先,我们从摄像头读取视频帧,并将其转换为MediaPipe所需的颜色空间。然后,我们使用`pose.process()`函数来处理图像并检测姿势。如果检测到关键点,则使用`mp_drawing.draw_landmarks()`函数在图像中绘制它们。最后,我们显示带有关键点的图像,并使用`cv2.waitKey()`等待用户按下q键以退出循环。