mp.solutions.drawing_utils

时间: 2023-04-27 10:01:59 浏览: 174
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十行代码完成人像分割_MediaPipe_Python.zip

mp.solutions.drawing_utils是一个Python模块，用于在MediaPipe中绘制图形和标注。它提供了一些函数，如draw_landmarks()和draw_detection()，可以方便地在图像上绘制关键点和检测结果。
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python_python脸部识别_MEDIAPIPE_

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用默认摄像头 with mp_face_mesh.FaceMesh(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_...
7z

mediapipe安装包 包含0.8.9和0.9.0.1

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mpHands = mp.solutions.hands with mpHands.Hands(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as hands: while True: # 读取视频帧 cap = cv2....

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_hands = mp.solutions.hands

mp.solutions.drawing_utils是MediaPipe库中提供的一个模块，主要用于在图像或视频中绘制出人体姿态和手部姿态的关键点。例如，我们可以使用该模块来可视化手部姿态识别结果。 mp.solutions.drawing_styles是...

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils DrawingSpec_point = mp_drawing.DrawingSpec((0, 255, 0), 1, 1) DrawingSpec_line = mp_drawing.DrawingSpec((0, 0, 255), 1, 1)

mp_drawing是Mediapipe库的绘图工具，DrawingSpec_point和DrawingSpec_line是绘制点和线的规格参数。 DrawingSpec_point用于定义绘制点的规格，它包含三个参数：颜色值(0, 255, 0)表示点的颜色为绿色，...

import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath='F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Draw landmark annotation on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_face_mesh_contours_style()) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_pose_landmarks_style()) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release() 在这段代码中引入注意力机制，使人体步态特征更好的提取

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath = 'F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2....

import cv2 import mediapipe as mp # 初始化mediapipe mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_pose = mp.solutions.pose # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") continue # 转换图像颜色空间 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 执行姿态估计 results = pose.process(image) # 绘制姿态估计结果 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS, mp_drawing.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=2, circle_radius=2), mp_drawing.DrawingSpec(color=(0, 0, 255), thickness=2, circle_radius=2)) # 标注关键点编号 for index, landmark in enumerate(results.pose_landmarks.landmark): height, width, _ = image.shape cx, cy = int(landmark.x * width), int(landmark.y * height) cv2.putText(image, str(index), (cx, cy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1) # 显示姿态估计结果 cv2.imshow('MediaPipe Pose', image) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break # 释放摄像头资源和窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()在以上代码基础上加上关键点与相邻关键点的角度

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_pose = mp.solutions.pose # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose: ...

import cv2 import mediapipe as mp import time cap = cv2.VideoCapture(0) mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands() mpDraw = mp.solutions.drawing_utils pTime = 0 cTime = 0 while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = hands.process(imgRGB) #print(results.multi_hand_landmarks) if results.multi_hand_landmarks: for handLms in results.multi_hand_landmarks: for id, lm in enumerate(handLms.landmark): #print(id,lm) h, w, c = img.shape cx, cy = int(lm.x *w), int(lm.y*h) #if id ==0: cv2.circle(img, (cx,cy), 7, (255,0,255), cv2.FILLED) mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS) cTime = time.time() fps = 1/(cTime-pTime) pTime = cTime cv2.putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1)

mpDraw = mp.solutions.drawing_utils # 创建绘图工具 3. 循环读取视频帧并进行手部姿势检测： while True: success, img = cap.read() # 读取视频帧 imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # ...

import cv2 import mediapipe as mp mpDraw = mp.solutions.drawing_utils mpPose = mp.solutions.pose pose = mpPose.Pose(static_image_mode=False, model_complexity=2, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = pose.process(imgRGB) if results.pose_landmarks: for landmark in results.pose_landmarks.landmark: for idx, landmark in enumerate(landmark_list.landmark): h, w, c = img.shape cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h) cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow("Image", img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

感谢您提供代码。根据的代码，我发现了一个可能导致错误的地方。请将以下部分： python for landmark in results.pose_landmarks.landmark: for idx, landmark in enumerate(landmark_list.landmark): ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\曹小坤\PycharmProjects\pythonProject1\Human\demo1.py", line 2, in <module> import mediapipe as mp File "C:\Users\曹小坤\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\mediapipe\__init__.py", line 16, in <module> import mediapipe.python.solutions as solutions File "C:\Users\曹小坤\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\mediapipe\python\solutions\__init__.py", line 17, in <module> import mediapipe.python.solutions.drawing_styles File "C:\Users\曹小坤\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\mediapipe\python\solutions\drawing_styles.py", line 20, in <module> from mediapipe.python.solutions.drawing_utils import DrawingSpec File "C:\Users\曹小坤\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\mediapipe\python\solutions\drawing_utils.py", line 24, in <module> from mediapipe.framework.formats import detection_pb2 File "C:\Users\曹小坤\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\mediapipe\framework\formats\detection_pb2.py", line 8, in <module> from google.protobuf.internal import builder as _builder ImportError: cannot import name 'builder' from 'google.protobuf.internal' (C:\Users\曹小坤\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\google\protobuf\internal\__init__.py)这是什么问题

这是一个 Python 的 ImportError 异常，提示无法从 'google.protobuf.internal' 模块中导入名为 'builder' 的对象。这可能是由于您的安装路径有问题或者缺少关键依赖项引起的。建议您先升级或重新安装 protobuf 库，...

import cv2 import mediapipe as mp import time class FaceDetector(): def __init__(self, minDetectionCon=0.5): self.minDetectionCon = minDetectionCon self.mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon) def findFaces(self, img, draw=True): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.faceDetection.process(imgRGB) # print(self.results) bboxs = [] if self.results.detections: for id, detection in enumerate(self.results.detections): bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box ih, iw, ic = img.shape bbox = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), \ int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih) bboxs.append([id, bbox, detection.score]) if draw: img = self.fancyDraw(img,bbox) cv2.putText(img, f'{int(detection.score[0] * 100)}%', (bbox[0], bbox[1] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 255), 2) return img, bboxs def fancyDraw(self, img, bbox, l=30, t=5, rt= 1): x, y, w, h = bbox x1, y1 = x + w, y + h cv2.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), rt) # Top Left x,y cv2.line(img, (x, y), (x + l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y), (x, y+l), (255, 0, 255), t) # Top Right x1,y cv2.line(img, (x1, y), (x1 - l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y), (x1, y+l), (255, 0, 255), t) # Bottom Left x,y1 cv2.line(img, (x, y1), (x + l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y1), (x, y1 - l), (255, 0, 255), t) # Bottom Right x1,y1 cv2.line(img, (x1, y1), (x1 - l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y1), (x1, y1 - l), (255, 0, 255), t) return img def main(): cap = cv2.VideoCapture("Videos/6.mp4") pTime = 0 detector = FaceDetector() while True: success, img = cap.read() img, bboxs = detector.findFaces(img) print(bboxs) cTime = time.time() fps = 1 / (cTime - pTime) pTime = cTime cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1) if __name__ == "__main__": main() 给以上代码进行解析讲解，并告诉我代码的亮点和难点

self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon) 其中，minDetectionCon 表示人脸检测的置信度阈值，mpFaceDetection 和 mpDraw ...

mediapipe.python.solutions.pose中的draw_landmarks改名了吗？

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_pose = mp.solutions.pose # 绘制姿势估计的关键点 draw_landmarks = mp_drawing.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=2, circle_radius=2) with mp_pose.Pose...

mp.solutions.pose的pose（）

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_pose = mp.solutions.pose # 初始化模型 pose = mp_pose.Pose() # 读取图像 image = cv2.imread('test.jpg') # 检测姿势 results = pose.process(image) # 绘制关键...

mp_drawing.draw_landmarks

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh # 加载图像 image = cv2.imread('test.jpg') # 初始化人脸关键点检测模型 with mp_face_mesh.FaceMesh( static_image_mode=True...

mp_drawing.draw_landmarks可是绘制索引吗

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 将图片转换为 RGB 格式 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 使用 BlazePose 模型检测人体姿态 results = pose....
rar

mediapipe.rar_模式识别(视觉/语音等)_Python__模式识别(视觉/语音等)_Python_

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_hands = mp.solutions.hands with mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as hands: cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ...
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PyPI 官网下载 | mediapipe-0.8.7.3-cp37-cp37m-macosx_10_15_x86_64.whl

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: success, ...

AttributeError: module 'mediapipe.python.solutions.holistic' has no attribute 'FaceLandmark'

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置截取区域的大小和位置 hand_area = (100, 100, 300, 300) # (x, y, w, h) face_area = (100, 100, 300, 300) # (x, y, ...

mediapipe0.8.9通过holistic_tracking_cpu.pbtxt获取关键点11坐标转换到UE5.1.1中

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_holistic = mp.solutions.holistic # 运行Holistic模型 with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: #...
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