pose_landmarks

时间: 2023-06-26 14:02:13 浏览: 132
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基于MediaPipe 实现姿态检测

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`pose_landmarks` 是 Google 的开源项目 Mediapipe 中的一个组件，用于检测人体的姿势和关键点。它可以识别人体的骨骼关节，包括头部、颈部、肩部、手臂、手腕、手指、腰部、膝盖、脚踝等部位，并将其表示为一组二维或三维坐标。 `pose_landmarks` 是通过基于深度学习的神经网络进行训练得到的。在使用 `pose_landmarks` 进行姿势检测时，我们可以通过输入一张包含人体的图像或者视频帧，获取到该图像或视频帧中所有人体的姿势关键点坐标，进而进行各种应用，例如人体动作识别、虚拟试衣等等。
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landmarks = results.pose_landmarks.landmark ？

results 是姿势估计的结果，pose_landmarks 属性是姿势估计结果中的关键点信息，landmark 属性则表示每个关键点的具体位置。通过这段代码，我们可以方便地访问每个关键点的位置信息，从而进行后续的处理和分析...

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

.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....

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86150/Desktop/python姿势识别/Posture_recognition.py", line 17, in <module> for landmark_list in results.pose_landmarks: TypeError: 'NormalizedLandmarkList' object is not iterable

根据错误消息，可以看出问题出现在循环遍历results.pose_landmarks这一行。错误提示说NormalizedLandmarkList对象不可迭代。 根据MediaPipe的文档，pose_landmarks是一个包含了所有检测到的姿势关键点的列表...

landmarks = results.pose_landmarks.landmark if landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].y > landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_ELBOW].y \ and landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].y > landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ELBOW].y: print("站立") elif landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_SHOULDER].y < landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_HIP].y \ and landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER].y < landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_HIP].y: print("坐姿") else: print("躺姿")

具体来说，代码首先通过 results.pose_landmarks.landmark 获取到所有关键点的位置信息，然后通过比较左右肩膀、左右肘部和左右臀部的位置关系，来判断人体的姿势是站立、坐姿还是躺姿。如果左右肩膀高于左右肘部...

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_list in results.pose_landmarks: 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()

首先，通过导入必要的库（cv2和mediapipe），创建一个姿势估计对象（mpPose.Pose）。然后，通过cv2.VideoCapture(0)创建一个视频捕获对象，指定使用计算机的摄像头作为视频源。 接下来，使用while循环不断读取...

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()

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, ...

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.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),...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86150/Desktop/python姿势识别/Posture_recognition.py", line 16, in <module> for idx, landmark in enumerate(results.pose_landmarks.landmark): AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'landmark'

根据错误信息，问题出现在results.pose_landmarks这一行。错误提示说NoneType对象没有landmark属性。 这意味着在该代码行中，results.pose_landmarks的值为None，即未检测到姿势关键点。这可能是由于...

def run(self): prevTime = 0 with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose: counter = 0 status = True avg_score = 0 self.mutex.lock() while self.mw.cap.isOpened(): ret, frame = self.mw.cap.read() nchannel = frame.shape[2] frame = cv2.resize(frame, (1200, 680), interpolation=cv2.INTER_AREA) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) frame.flags.writeable = False results = pose.process(frame) frame.flags.writeable = True frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) try: landmarks = results.pose_landmarks.landmark counter, status, avg_score = TypeOfExercise(landmarks).calculate_exercise( self.exercise_type, counter, status, avg_score) except: pass TypeOfExercise(landmarks).score_table(self.exercise_type, counter, status, avg_score, self._isPause) self.scoreSignal.emit(str(avg_score))

我可以回答这个问题。这是一个 Python 代码段，它使用了 mp_pose 库来检测人体姿势，并计算运动得分。具体来说，它使用了 TypeOfExercise 类来确定运动类型，并计算运动得分。它还使用了一个互斥锁来确保线程安全。

DeepFace.verify(img1_path=img1_path, img2_path=img2_path, enforce_detection=False, model=net, histogram=histogram, grayscale=False, pose_estimator=pose_estimator, landmarks=landmarks) 什么意思

- pose_estimator: 用于估计人脸姿态的模型。如果为None，则使用默认的姿态估计模型； - landmarks: 人脸关键点检测模型。如果为None，则使用默认的人脸关键点检测模型。 该函数会返回一个浮点数，表示两张人脸照片...

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mp_drawing.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing.DrawingSpec(color=(0,255,0), thickness=2, circle_radius=2), connection_drawing_spec...

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mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS) # 显示结果 cv2.imshow('Pose Estimation', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上述代码中，我们使用...

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mp.solutions.pose的pose（）

annotated_image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS) # 显示结果 cv2.imshow('Pose Estimation Result', annotated_image) cv2.waitKey(0) # 释放资源 pose.close() cv2.destroyAllWindows() ...

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