mediapipe 32个骨骼点
时间: 2023-11-27 20:01:01 浏览: 33
Mediapipe是一种跨平台的机器学习框架,它提供了一种用于构建实时视觉和音频处理应用程序的方法。在人体姿势估计方面,Mediapipe提供了一个32个骨骼点的模型,可以通过摄像头捕捉到的人体图像来实时识别人体的关键部位。这32个骨骼点包括了头部、脖子、肩膀、手肘、手腕、脊柱、臀部、膝盖和脚踝等部位,可以用来识别并跟踪人体的姿势和动作。
通过Mediapipe的32个骨骼点模型,可以实现许多有趣和实用的功能。比如在体育训练中,可以通过实时识别运动员的关键部位来对动作进行评估和改进;在健身应用中,可以使用这些骨骼点来检测用户的姿势是否正确,并给出实时的指导和反馈;在游戏和虚拟现实中,可以通过捕捉玩家的姿势来实现更加身临其境的交互体验。
总之,Mediapipe的32个骨骼点模型为人体姿势估计提供了一种高效且准确的解决方案,可以在各种领域中应用,为用户带来全新的体验和便利。
相关问题
mediapipe关键点坐标转换ue骨骼旋转坐标
要将 MediaPipe 的关键点坐标转换为 UE4 骨骼旋转坐标,需要进行以下步骤:
1. 获取 MediaPipe 的关键点坐标(x,y,z)。
2. 将 MediaPipe 的关键点坐标转换为 UE4 的坐标系。UE4 的坐标系为右手坐标系,其中 X 轴为向右,Y 轴为向前,Z 轴为向上。而 MediaPipe 的坐标系为左手坐标系,其中 X 轴为向右,Y 轴为向下,Z 轴为向外。
可以通过以下代码将 MediaPipe 的坐标系转换为 UE4 的坐标系:
```cpp
float mediapipe_x = ...;
float mediapipe_y = ...;
float mediapipe_z = ...;
float ue_x = mediapipe_x;
float ue_y = -mediapipe_y;
float ue_z = mediapipe_z;
```
3. 将 UE4 的坐标系转换为旋转坐标系。UE4 的旋转坐标系为左手坐标系,其中 X 轴为向前,Y 轴为向右,Z 轴为向上。而骨骼的旋转坐标系为右手坐标系,其中 X 轴为向右,Y 轴为向上,Z 轴为向外。
可以通过以下代码将 UE4 的坐标系转换为骨骼的旋转坐标系:
```cpp
float ue_x = ...;
float ue_y = ...;
float ue_z = ...;
float bone_x = ue_z;
float bone_y = -ue_x;
float bone_z = ue_y;
```
4. 根据骨骼的旋转坐标系计算出骨骼的旋转角度。可以使用 UE4 的 FRotator 类型来表示骨骼的旋转角度。
可以通过以下代码将旋转坐标系转换为骨骼的旋转角度:
```cpp
float bone_x = ...;
float bone_y = ...;
float bone_z = ...;
FRotator bone_rotation = FRotator(bone_x, bone_y, bone_z);
```
其中,bone_x、bone_y 和 bone_z 分别表示绕 X 轴、Y 轴和 Z 轴旋转的角度。注意,这些角度的单位不是弧度,而是角度。
mediapipe获取骨骼坐标
MediaPipe是一个流行的机器学习框架,可以用于许多不同的计算机视觉任务,包括骨骼跟踪。要获取骨骼坐标,您可以使用MediaPipe的Pose模型。下面是一些基本步骤:
1. 安装MediaPipe。您可以在官方文档中找到安装说明。
2. 导入必要的库:
```
import cv2
import mediapipe as mp
```
3. 创建一个Pose对象:
```
mp_pose = mp.solutions.pose
pose = mp_pose.Pose()
```
4. 读取图像并将其转换为RGB格式:
```
image = cv2.imread('your_image_path')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
```
5. 运行姿势估计:
```
results = pose.process(image)
```
6. 获取每个关键点的坐标。每个关键点都有一个ID和一个x,y坐标。您可以使用以下代码获取骨骼坐标:
```
for landmark in results.pose_landmarks.landmark:
x = landmark.x
y = landmark.y
z = landmark.z
```
这将为您提供每个关键点的三维坐标。您还可以使用以下代码获取二维坐标:
```
for landmark in results.pose_landmarks.landmark:
x = int(landmark.x * image_width)
y = int(landmark.y * image_height)
```
这将为您提供每个关键点的图像中的二维坐标。
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