【十行AI代码系列】人体关键点定位，基于Mediapipe，包含代码和测试视频

【十行AI代码系列】——人体关键点定位：基于Mediapipe的实战解析 在当前的计算机视觉领域，人体关键点定位是一项重要的技术，它能够帮助我们理解图像中人物的姿势、动作，广泛应用于虚拟现实、体育分析、医疗健康等领域。本教程将通过 Mediapipe，一个开源跨平台的多媒体处理框架，来实现简单易懂的人体关键点定位。Mediapipe 提供了高效的解决方案，使得开发者能够在短短的几行代码中实现复杂的计算机视觉任务。 Mediapipe 是由 Google 开发的，旨在简化处理实时媒体流的流程，它包含了多种预训练的模型，如人脸检测、手部追踪、人体关键点检测等。在这个项目中，我们将利用 Mediapipe 的人体关键点检测模块，实现对人体25个关键点的定位，包括头部、颈部、肩部、肘部、腕部、躯干、髋部、膝部和脚踝。 确保已经安装了 Mediapipe。在 Python 环境中，可以通过 pip 进行安装： ```bash pip install mediapipe ``` 接下来，我们可以编写关键的 Python 代码来运行 Mediapipe 的人体关键点检测模型。以下是一个简单的示例，展示了如何在单个图像上运行该模型： ```python import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_pose = mp.solutions.pose # 初始化 Mediapipe 解决方案 pose = mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) # 加载图像 image = cv2.imread('test.jpg') # 处理图像 with mp_pose.Pose() as pose: results = pose.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 如果检测到人体 if results.pose_landmarks: # 获取关键点 landmarks = results.pose_landmarks.landmark for id, lm in enumerate(landmarks): # 绘制关键点 mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS) # 显示图像 cv2.imshow("MediaPipe Pose", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码会读取一个名为 'test.jpg' 的图像，运行 Mediapipe 的人体关键点检测模型，然后在图像上绘制出25个关键点及其连接线。你可以根据实际需求修改代码，例如处理摄像头的实时视频流。 Mediapipe 的优势在于其模块化的设计，使得我们可以轻松地与其他模块结合使用，例如人脸检测或手势识别。同时，它提供了丰富的数据结构，可以方便地获取每个关键点的位置信息，进一步进行数据分析和应用开发。 在压缩包 `2_Pose_MediaPipe_Python` 中，可能包含了这个项目的完整代码和一个测试视频。你可以运行这些代码，观察在实际视频中人体关键点定位的效果。如果遇到问题，可以参考提供的博客链接（https://zhumingde.blog.csdn.net/article/details/122181230）来获取更详细的解释和解决方案。 通过 Mediapipe 实现人体关键点定位，不仅简化了代码编写，而且提高了性能。这个技术在游戏、健身、教育等多领域都有广阔的应用前景。随着技术的不断进步，我们可以期待更多创新的计算机视觉应用涌现出来。