mediapipe专题
行空板上YOLO和Mediapipe视频物体检测的测试
Introduction 经过前面三篇教程帖子（yolov8n在行空板上的运行（中文），yolov10n在行空板上的运行（中文），Mediapipe在行空板上的运行（中文））的介绍，我们对如何使用官方代码在行空板上运行物体检测的AI模型有了基本的概念，并对常见的模型进行了简单的测试和对比。 在行空板上YOLO和Mediapipe图片物体检测的测试（中文）中我们对于行空板上使用YOLO和Medi
基于Python的mediapipe和opencv的人体骨骼、人体姿态关键点的实时跟踪项目
随着计算机视觉技术的发展，人体姿态估计在虚拟现实、运动分析、人机交互等领域得到了广泛应用。传统的姿态估计方法通常依赖于深度学习模型，需要大量的计算资源。而 Google 开发的 MediaPipe 框架则提供了高效且易于使用的解决方案，它可以在各种设备上运行实时的多模态应用。 项目目标 本项目旨在利用 MediaPipe 和 OpenCV 实现对人体姿态关键点的实时检测和跟踪，并通过可视化
Mediapipe holistic pose 以及 blazepose 的前端开发
文章目录 参考： 参考： 1、blazepose：https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/pose-detection/src/blazepose_mediapipe
谷歌Mediapipe安装部署教程
MediaPipe Solutions 提供了一套库和工具，可帮助您在您的应用中快速应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术。您可以立即将这些解决方案插入到您的应用中，根据需要对其进行自定义，并在多个开发平台上使用。MediaPipe Solutions 是 MediaPipe 开源项目的一部分，因此您可以进一步自定义解决方案代码以满足您的应用需求。MediaPipe 解决方案套件包括以
Mediapipe 在RK3399PRO上的初探（二）(自定义Calculator)
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 Ubuntu 18.04gcc version 7.5.0 (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04)RK3399PRO 板卡 前言 本文有一篇前置文章为《Mediapipe 在RK3399PRO上的初探（一）(编译、运行CPU和GPU
Mediapipe 在RK3399PRO上的初探（一）(编译、运行CPU和GPU Demo, RK OpenglES 填坑，编译bazel)
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 前置说明 BlogID=103 环境说明 Ubuntu 18.04gcc version 7.5.0 (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04)OpenGl ES 3.1 or 3.1+RK3399PRO 板卡 前言 由于我们小组的产品
【Modelground】个人AI产品MVP迭代平台（4）——Mediapipe视频处理网站介绍
文章目录 介绍模型配置输入输出核心实现（源码）总结 介绍 这篇文章我将硬核介绍Modelground的第一个产品——Mediapipe视频处理！网站入口为https://tryiscool.space/ml-video/，如图所示，欢迎体验。 tip: 由于服务器带宽较小，初次加载模型需要一定的等待时间。 Mediapipe视频处理的目标是：在线生成Mediapipe各类模
基于 MediaPipe 的 2D 和 3D 的人体姿态追踪：Rerun 展示
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号 概述 我们探讨一个使用 MediaPipe 在 2D 和 3D 中追踪人体姿态的用例。使这次探索更加有趣的是通过开源可视化工具 Rerun 提供的可视化功能，可以全方位展示人体姿态的动态。在这篇博文中，您将学习如何使用 MediaPipe 追踪 2D 和 3D 的人体姿态，并探索 Rerun 的可视化能力。 人体姿态追踪 人体姿态追踪是计算机视
1.1 Mediapipe随手简记（一）
为了后续项目展开，需要Python、C++、Linux、OpenCV、Mediapipe、ROS知识。 最后面有手势识别（数字）精准案例，项目会用到。 Mediapipe学习篇1 Mediapipe 是一个开源的跨平台框架，它提供了大量的解决方案，用于构建高性能、跨平台的计算机视觉应用。Mediapipe 使用计算图（Calculation Graph）来表示算法的执行流程，可以轻松地组合和
【深度学习实战—9】：基于MediaPipe的人脸关键点检测
✨博客主页：王乐予🎈 ✨年轻人要：Living for the moment（活在当下）！💪 🏆推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】 目录 😺一、MediaPipe概述😺二、MediaPipe人脸关键点检测概述😺三、关键函数😺四、代码实现😺五、检测结果 😺一、MediaPipe概述 MediaPipe 是一款由 Goog
【深度学习实战—8】：基于MediaPipe的人脸检测
✨博客主页：王乐予🎈 ✨年轻人要：Living for the moment（活在当下）！💪 🏆推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】 目录 😺一、MediaPipe概述😺二、MediaPipe人脸检测概述😺三、程序实现😺四、检测结果 😺一、MediaPipe概述 MediaPipe 是一款由 Google Research
基于开源二兄弟MediaPipe＋Rerun实现人体姿势跟踪可视化
概述 本文中，我们将探索一个利用开源框架MediaPipe的功能以二维和三维方式跟踪人体姿势的使用情形。使这一探索更有趣味的是由开源可视化工具Rerun提供的可视化展示，该工具能够提供人类动作姿势的整体视图。 您将一步步跟随作者使用MediaPipe在2D和3D环境中跟踪人体姿势，并探索工具Rerun的可视化功能。 人体姿势跟踪 人体姿势跟踪是计算机视觉中的一项任务，其重点是识别关键的身体
插件：MediaPipe
一、介绍 这是一个使用 MediaPipe （0.10.9） 的 Unity （2022.3.16f1） 原生插件；此项目的目标是将 MediaPipe API （C++） 逐个移植到 C#，以便可以从 Unity 调用它。开源地址。 二、实战
通过MediaPipe+MiDaS实现人脸单目测距
MediaPipe：是Google开发的适用于直播和流媒体的开源、跨平台、可定制的机器学习解决方案。code地址：https://github.com/google/mediapipe ，最新发布版本v0.10.11，license为Apache-2.0。MediaPipe Solutions提供了一套库和工具，供你在应用程序中快速应用人工智能(AI)和机器学习(ML)技术，包括：目标
mediapipe人体姿态检测(全方位探索手部、面部识别、姿势识别与物体检测及自拍分割技术)
引言 本文将聚焦于MediaPipe对人体姿态检测的全面支持，包括手部、面部识别、全身姿势识别、物体检测以及自拍分割五大关键技术。通过深入了解这些功能，读者将能更好地运用MediaPipe在各种应用中实现精准的人体动作捕捉与分析。 一、手部关键点检测 MediaPipe的手部关键点检测模块(`mediapipe.solutions.hands`)能够实时识别和追踪双手的21个关键点，包括
mediapipe中 怎么更改 人脸检测中的 框体颜色？
我们 以 examples 的为 例子 android/src/java/com/google/mediapipe/apps/facedetectiongpu的 BUILD文件，描述了apk 生成的条件： 我们可以看到： 75 line android_binary( name = “facedetectiongpu”, manifest = “AndroidManifest.xml”, man
mediapipe中的人脸检测(java)代码初探
1.android代码，从创建activity说起. facedetectioncpu（我们暂时讲cpu版本) 下的MainActivity.java文件. a. 毫无疑问，我们来看看. protected void onCreate(Bundle savedInstanceState); 在创建activity的时候，做了些什么工作呢？ super.onCreate(sa
编译mediapipe途中遇到不能下载的第三方包咋办?
1.在mediapipe这个框架中，引用了不少第三方库，例如opencv，protobuf, tf 甚至还有一些图形图像编解码库 这里就不一一举例了 2.在WORKSPACE 文件. mediapipe下载了 libyuv 开源库，具体位置大概在该文件的80-90 行 可能会因版本变迁，有所更改，正常. 而我的文章可能没来得及更新. # libyuv #http_archi
[python][whl]python模块mediapipe的whl文件下载地址汇总
[windows平台] mediapipe-0.10.8-cp38-cp38-win_amd64.whl下载地址： 点我下载该文件 mediapipe-0.10.8-cp39-cp39-win_amd64.whl下载地址： 点我下载该文件 mediapipe-0.10.8-cp310-cp310-win_amd64.whl下载地址： 点我下载该文件 mediapipe-0.10.
SignAll SDK：基于 MediaPipe 的手语接口现已开放
客座博文 / 由 SignAll 与 MediaPipe 团队联合完成。请注意，以下内容中的信息、用途及应用场景完全来自 SignAll 客座作者的观点。 SignAll SDK 当 Google 发布第一个基于 MediaPipe 的设备端手部追踪技术时，它便成为了开发者构建手语识别解决方案应用的基础。Google 之后对这个手部跟踪解决方案的进一步更新，将其准确率提升至其他技术所无法达到的
【手势识别】基于 MediaPipe 的手语接口调用
基于 MediaPipe 的手语接口调用 SignAll SDK：使用 MediaPipe 的手语接口现对开发者开放 当 Google 发布第一个基于 MediaPipe 的设备端手部追踪技术时，它便成为了开发者构建手语识别解决方案应用的基础。Google 之后对这个手部跟踪解决方案的进一步更新，将其准确率提升至其他技术所无法达到的水平（图 1）。
探索MediaPipe自定义机器学习模型
MediaPipe支持人脸识别、目标检测、图像分类、人像分割、手势识别、文本分类、语音分类。每个模块都有对应的模型，但是原有模型可能比较大、推理耗时比较长，我们可以自定义模型来进行进行优化。 目录 一、训练准备 1、准备数据 1.1 原始数据 1.2 标注数据 2、简化模型 2.1 减少标签 2.2 剪裁边缘 2.3 模型复用 3、训练迭代 二、目标检测训练 1、准备
![[ Python+OpenCV+Mediapipe ] 实现对象识别](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/79f2f3c81f544bb1a1646cf73992f926.png)
[ Python+OpenCV+Mediapipe ] 实现对象识别
一、写在前面 本文所用例子为个人学习的小结，如有不足之处请各位多多海涵，欢迎小伙伴一起学习进步，如果想法可在评论区指出，我会尽快回复您，不胜感激！ 所公布代码或截图均为运行成功后展示。 二、本文内容 使用OpenCV和Mediapipe提供的库，通过摄像头捕捉画面，调用mpp的模型识别库，识别对象的是什么，并标注可信度。 如
基于Mediapipe的姿势识别并同步到Unity人体模型中
如题，由于是商业项目，无法公开源码，这里主要说一下实现此功能的思路。 人体关节点识别 基于Mediapipe Unity插件进行开发，性能比较低的CPU主机，无法流畅地运行Mediapipe，这个要注意一下。 Mediapipe33个人体关节点图如下： Mediapipe关节点映射到Unity人体骨骼 这是开发此功能的一个难点，涉及到了关节点位置与骨骼位置的映射，还有骨骼反向运动。 1、使用un
Windows下如何运行mediapipe（极简版）
硬件准备：一个USB摄像头 必备库： 1.安装opencv-python库（win下安装opencv非常简单，此处不再赘述） 2.安装mediapipe库 pip install mediapipe 打开vscode，随便新建一个空的.py文件，将示例代码复制进去，这里以face_detection举例： 示例代码网址 ：Face Detection | mediapipe (goog