mediapipe教程1：python代码

一、背景

因为领导想用这个东西，因此开始研究，首先对于mediapipe的介绍不多说，百度一大堆，

主要是（1）跨平台，（2）对于移动设备友好，实时性足够

二、环境

因为对这东西不了解，这里先用python代码简单的看看效果，代码的参考网址：

（1）https://blog.csdn.net/javastart/article/details/116423090

（2）https://google.github.io/mediapipe/solutions/holistic

例子中只用到了cv2和mediapipe两个库，对于库安装下载不下来的可以考虑换源，参考：https://blog.csdn.net/afeiqiang/article/details/108257584

三、代码（没啥好说的，直接上代码，看代码即可）

（1）全身检测（图片）

import cv2
import mediapipe as mp#mp.solutions.drawing_utils用于绘制
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils#参数：1、颜色，2、线条粗细，3、点的半径
DrawingSpec_point = mp_drawing.DrawingSpec((0, 255, 0), 2, 2)
DrawingSpec_line = mp_drawing.DrawingSpec((0, 0, 255), 2, 2)#mp.solutions.holistic是一个类别，是人的整体
mp_holistic = mp.solutions.holistic#参数：1、是否检测静态图片，2、姿态模型的复杂度，3、结果看起来平滑（用于video有效），4、检测阈值，5、跟踪阈值
holistic = mp_holistic.Holistic(static_image_mode=True)file = 'input.jpg'
image = cv2.imread(file)
image_hight, image_width, _ = image.shape
image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)#处理RGB图像
results = holistic.process(image1)#某一个点的坐标
if results.pose_landmarks:print(f'Nose coordinates: ('f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].x * image_width}, 'f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].y * image_hight})')'''
mp_holistic.PoseLandmark类中共33个人体骨骼点
mp_holistic.HandLandmark类中共21个手部关键点
脸部有468个关键点
'''#绘制
mp_drawing.draw_landmarks(image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACE_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)
mp_drawing.draw_landmarks(image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)
mp_drawing.draw_landmarks(image, results.right_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)
mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)#cv2.imshow('image',image)
#cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('image-holistic.jpg', image)
holistic.close()

（2）全身检测（视频）

import cv2
import mediapipe as mp#mp.solutions.drawing_utils用于绘制
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils#参数：1、颜色，2、线条粗细，3、点的半径
DrawingSpec_point = mp_drawing.DrawingSpec((0, 255, 0), 1 , 1)
DrawingSpec_line = mp_drawing.DrawingSpec((0, 0, 255), 1, 1)#mp.solutions.holistic是一个类别，是人的整体
mp_holistic = mp.solutions.holistic#参数：1、是否检测静态图片，2、姿态模型的复杂度，3、结果看起来平滑（用于video有效），4、检测阈值，5、跟踪阈值
holistic = mp_holistic.Holistic(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)cap = cv2.VideoCapture('input.mp4')
while cap.isOpened():success, image = cap.read()if not success:print("Ignoring empty camera frame.")continueimage1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 处理RGB图像results = holistic.process(image1)'''mp_holistic.PoseLandmark类中共33个人体骨骼点mp_holistic.HandLandmark类中共21个手部关键点脸部有468个关键点'''# 绘制mp_drawing.draw_landmarks(image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACE_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)mp_drawing.draw_landmarks(image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)mp_drawing.draw_landmarks(image, results.right_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)cv2.imshow('MediaPipe Holistic', image)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakholistic.close()
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

（3）人体骨架检测（图片）

import cv2
import mediapipe as mp#mp.solutions.drawing_utils用于绘制
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils#参数：1、颜色，2、线条粗细，3、点的半径
DrawingSpec_point = mp_drawing.DrawingSpec((0, 255, 0), 2, 2)
DrawingSpec_line = mp_drawing.DrawingSpec((0, 0, 255), 2, 2)#mp.solutions.pose，是人的骨架
mp_pose = mp.solutions.pose#参数：1、是否检测静态图片，2、姿态模型的复杂度，3、结果看起来平滑（用于video有效），4、检测阈值，5、跟踪阈值
pose_mode = mp_pose.Pose(static_image_mode=True)file = 'input.jpg'
image = cv2.imread(file)
image_hight, image_width, _ = image.shape
image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 处理RGB图像
results = pose_mode.process(image1)'''
mp_pose.PoseLandmark类中共33个人体骨骼点
'''
if results.pose_landmarks:print(f'Nose coordinates: ('f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.NOSE].x * image_width}, 'f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.NOSE].y * image_hight})')#绘制
mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)#cv2.imshow('image',image)
#cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('image-pose.jpg', image)
pose_mode.close()

（4）人体骨架检测（视频）

import cv2
import mediapipe as mp#mp.solutions.drawing_utils用于绘制
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils#参数：1、颜色，2、线条粗细，3、点的半径
DrawingSpec_point = mp_drawing.DrawingSpec((0, 255, 0), 1 , 1)
DrawingSpec_line = mp_drawing.DrawingSpec((0, 0, 255), 1, 1)#mp.solutions.pose，是人的骨架
mp_pose = mp.solutions.pose#参数：1、是否检测静态图片，2、姿态模型的复杂度，3、结果看起来平滑（用于video有效），4、检测阈值，5、跟踪阈值
pose_mode = mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)cap = cv2.VideoCapture('input.mp4')
while cap.isOpened():success, image = cap.read()if not success:print("Ignoring empty camera frame.")continueimage1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 处理RGB图像results = pose_mode.process(image1)'''mp_holistic.PoseLandmark类中共33个人体骨骼点'''# 绘制mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)cv2.imshow('MediaPipe Pose', image)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakpose_mode.close()
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

（5）手部关键点检测（图片）

import cv2
import mediapipe as mp#mp.solutions.drawing_utils用于绘制
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils#参数：1、颜色，2、线条粗细，3、点的半径
DrawingSpec_point = mp_drawing.DrawingSpec((0, 255, 0), 2, 2)
DrawingSpec_line = mp_drawing.DrawingSpec((0, 0, 255), 2, 2)#mp.solutions.hands，是人的手
mp_hands = mp.solutions.hands#参数：1、是否检测静态图片，2、手的数量，3、检测阈值，4、跟踪阈值
hands_mode = mp_hands.Hands(static_image_mode=True, max_num_hands=2)file = 'input.jpg'
image = cv2.imread(file)
image_hight, image_width, _ = image.shape
image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)#处理RGB图像
results = hands_mode.process(image1)print('Handedness:', results.multi_handedness)
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:print('hand_landmarks:', hand_landmarks)print(f'Index finger tip coordinates: (',f'{hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].x * image_width}, 'f'{hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].y * image_hight})')mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)#cv2.imshow('image',image)
#cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('image-hands.jpg', image)
hands_mode.close()

（6）手部关键点检测（视频）

import cv2
import mediapipe as mp#mp.solutions.drawing_utils用于绘制
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils#参数：1、颜色，2、线条粗细，3、点的半径
DrawingSpec_point = mp_drawing.DrawingSpec((0, 255, 0), 1 , 1)
DrawingSpec_line = mp_drawing.DrawingSpec((0, 0, 255), 1, 1)#mp.solutions.hands，是人的手
mp_hands = mp.solutions.hands#参数：1、是否检测静态图片，2、手的数量，3、检测阈值，4、跟踪阈值
hands_mode = mp_hands.Hands(max_num_hands=2)cap = cv2.VideoCapture('input.mp4')
while cap.isOpened():success, image = cap.read()if not success:print("Ignoring empty camera frame.")continueimage1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 处理RGB图像results = hands_mode.process(image1)# 绘制if results.multi_hand_landmarks:for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS, DrawingSpec_point, DrawingSpec_line)cv2.imshow('MediaPipe Hands', image)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakhands_mode.close()
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

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