正常安装mediapipe后results.multi_face_landmarks单独报错是为什么?
时间: 2023-12-06 09:42:20 浏览: 39
可能是因为 `results.multi_face_landmarks` 是一个空列表,因此访问其元素会导致 IndexError 或 AttributeError 错误。如果您的代码中没有检查 `results.multi_face_landmarks` 是否为空列表,则需要添加此类检查以避免这些错误。以下是一些可能导致空列表的原因:
1. 图像中没有检测到任何人脸。
2. 检测算法无法正确识别人脸,导致错误的结果。
3. 代码中使用的参数或模型不适用于您的数据集。
您可以尝试在其他图像上运行代码,检查是否出现相同的错误。如果是这种情况,则需要调整您的代码或参数来适应您的数据集。
相关问题
mp_drawing.draw_landmarks
`mp_drawing.draw_landmarks` 是 `mediapipe` 库中的一个函数,用于在图像上绘制人脸和手部关键点。这个函数需要输入以下几个参数:
- `image`: 需要绘制关键点的图像,一般是一个 `numpy` 数组。
- `landmarks`: 一个包含所有关键点信息的 `mediapipe` 类型对象,例如 `mediapipe.python.solutions.face_mesh.FaceMesh` 或 `mediapipe.python.solutions.hands.Hands`。
- `connections`: 绘制关键点之间的连线,一般是一个包含连线信息的列表或元组。
- `drawing_spec`: 绘制关键点的样式,例如颜色、线宽等。
举个例子,如果你想在一张图像上绘制人脸关键点,可以这样写:
```python
import cv2
import mediapipe as mp
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,
max_num_faces=1,
min_detection_confidence=0.5) as face_mesh:
# 检测人脸关键点
results = face_mesh.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
# 绘制人脸关键点
annotated_image = image.copy()
mp_drawing.draw_landmarks(
image=annotated_image,
landmarks=results.multi_face_landmarks[0],
connections=mp_face_mesh.FACE_CONNECTIONS,
landmark_drawing_spec=mp_drawing.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=2, circle_radius=2),
connection_drawing_spec=mp_drawing.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=2))
# 显示结果
cv2.imshow('Face Mesh Results', annotated_image)
cv2.waitKey(0)
```
这个例子中,我们首先加载了一张测试图像,然后初始化了一个人脸关键点检测模型。接着,我们使用 `face_mesh.process()` 方法来检测图像中的人脸关键点,并将检测结果保存在 `results` 变量中。最后,我们使用 `mp_drawing.draw_landmarks()` 函数来在图像上绘制人脸关键点,绘制样式为绿色的线条和圆点。
AttributeError: module 'mediapipe.python.solutions.holistic' has no attribute 'FaceLandmark'
这个错误是因为在mediapipe的版本更新中,FaceLandmark的位置发生了变化。在新版本的mediapipe中,FaceLandmark位于mediapipe.python.solutions.face_mesh.FaceMeshLandmark中。
以下是使用新版本mediapipe获取摄像头识别手部、嘴巴、眼睛并分别截取三个区域的Python代码:
```python
import cv2
import mediapipe as mp
# 初始化mediapipe的Hand, Face和Holistic模型
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_face = mp.solutions.face_detection
mp_holistic = mp.solutions.holistic
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
# 初始化mediapipe的DrawingUtils模块
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, w, h)
eye_area = (100, 100, 300, 300) # (x, y, w, h)
# 用于标记是否检测到手部、脸部和眼睛
hand_detected = False
face_detected = False
eye_detected = False
# 初始化Hand、Face和Holistic模型
with mp_hands.Hands() as hands, mp_face.FaceDetection() as face_detection, mp_holistic.Holistic() as holistic, mp_face_mesh.FaceMesh() as face_mesh:
while True:
# 从摄像头读取一帧图像
ret, image = cap.read()
if not ret:
break
# 将图像转换为RGB格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 检测手部
results_hands = hands.process(image)
if results_hands.multi_hand_landmarks:
# 获取手部关键点坐标
hand_landmarks = results_hands.multi_hand_landmarks[0]
# 绘制手部关键点
mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
# 截取手部区域图片
x, y, w, h = hand_area
hand_image = image[y:y+h, x:x+w]
hand_detected = True
# 检测脸部
results_face = face_detection.process(image)
if results_face.detections:
# 获取脸部关键点坐标
face_landmarks = results_face.detections[0].location_data.relative_bounding_box
# 绘制脸部矩形框
h, w, _ = image.shape
x, y, w, h = int(face_landmarks.xmin * w), int(face_landmarks.ymin * h), int(face_landmarks.width * w), int(face_landmarks.height * h)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 截取脸部区域图片
x, y, w, h = face_area
face_image = image[y:y+h, x:x+w]
face_detected = True
# 检测眼睛
results_holistic = holistic.process(image)
if results_holistic.face_landmarks:
# 获取眼睛关键点坐标
left_eye = results_holistic.face_landmarks.landmark[mp_holistic.FACE_CONNECTIONS['left_eye'][0]]
right_eye = results_holistic.face_landmarks.landmark[mp_holistic.FACE_CONNECTIONS['right_eye'][0]]
# 绘制眼睛关键点
mp_drawing.draw_landmarks(image, [left_eye, right_eye], mp_holistic.FACE_CONNECTIONS)
# 截取眼睛区域图片
x, y, w, h = eye_area
eye_image = image[y:y+h, x:x+w]
eye_detected = True
# 检测嘴巴
results_face_mesh = face_mesh.process(image)
if results_face_mesh.multi_face_landmarks:
# 获取嘴巴关键点坐标
mouth_landmarks = results_face_mesh.multi_face_landmarks[0].landmark[mp_face_mesh.FaceMeshLandmark.MOUTH_TOP]
# 绘制嘴巴关键点
mp_drawing.draw_landmarks(image, [mouth_landmarks], mp_face_mesh.FACEMESH_CONTOURS)
# 截取嘴巴区域图片
x, y, w, h = face_area
mouth_image = image[y:y+h, x:x+w]
mouth_detected = True
# 显示图像
cv2.imshow('MediaPipe', image)
# 检查是否已经检测到手部、脸部、眼睛和嘴巴,如果是则退出循环
if hand_detected and face_detected and eye_detected and mouth_detected:
break
# 按下q键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个新的代码中,我们使用了mediapipe.python.solutions.face_mesh.FaceMeshLandmark来获取嘴巴的关键点坐标,并使用mediapipe.python.solutions.face_mesh.FACEMESH_CONTOURS绘制嘴巴的轮廓。
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