Mediapipe是Google开发的一种跨平台框架,用于构建实时音频、视频和多媒体数据处理应用程序。它提供了一系列预构建的机器学习和计算机视觉模型,可用于实现诸如姿势识别、人脸检测、手势识别、目标追踪等应用。Mediapipe的主要特点是高效、可扩展和跨平台,它支持多种操作系统(包括Android、iOS和桌面操作系统)和多种编程语言(包括C ++、Python和Java)。
用mediapipe可以进行手部标记。获得手部标记后,我们可以做一些应用,例如显示、利用手势进行一些控制等。本文介绍了使用opencv和mediapipe检测和显示摄像头(或视频)中的手并进行标记,然后应用手部标记操作电脑音量。
这个是真的,首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起,这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。
本期将介绍并演示基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及以此为基础实现手势识别的方法。
MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架,提供面部识别、手势识别的开源解决方案,支持python和java等语言
OpenCV 是一个用于计算机视觉应用程序的库。在 OpenCV 的帮助下,我们可以构建大量实时运行更好的应用程序。主要用于图像和视频处理。
本文主要介绍使用Python和MediaPipe实现通过手势控制系统音量大小的应用。
MediaPipe是一款由Google开发并开源的数据流处理机器学习应用开发框架。
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架,其包括快速ML推理,经典计算机视觉和媒体内容处理(如视频解码)。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图,它由4个计算节点组成:PacketResampler计算器;先前发布的ObjectDetection子图;围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图;以及绘制可视化效果的Renderer子图。
我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程,这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作,我一直想要简化其复杂性,使之更加直观和易于使用。
ObjectDetection子图仅在请求时运行,例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲,在将视频帧传递到ObjectDetection之前,本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此,在识别的时候可以时间抖动更少,而且可以跨帧维护对象ID。
用opencv库拍摄一帧图片,用mediapipe库识别人手和标识点,然后用opencv在视频上添加标识的信息,最后用opencv合成一个动态视频输出
随着美国openAI公司的CahtGPT诞生,人工智能开启了再度觉醒状态。在这样的一个时代的大背景下,演变出了“智能+万物”的潜在主题。全球智能化,已经成为了一个必然的趋势。人工智能时时代发展不可取代的产物。作为一名大学生,我甘愿为时代的发展贡献犬马之劳!!!
上一篇文章介绍了MediaPipe中手势关键点检测与简单的手势识别,本文介绍如何试用MediaPipe实现人脸3D点云数据提取,提取的数据为人脸468点位, 相关的论文来自这里:
本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统 (包含详细步骤 + 源码)。
MediaPipe的人脸landmark提供了468个点位的人脸点云数据,这些数据的编号图示如下:
近日,谷歌发布了一个高性能的实时手部追踪系统。不需要高性能的GPU、TPU,在手机上就能用!
随着人脸识别技术的发展,给我们的日常生活带来了许多的便利,但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
【导读】我爱计算机视觉(aicvml)CV君推荐道:“虽然它是出自Google Research,但不是一个实验品,而是已经应用于谷歌多款产品中,还在开发中,将来也许会成为一款重要的专注于媒体的机器学习应用框架,非常值得做计算机视觉相关工程开发的朋友参考。”
GitHub - Bing-su/adetailer: Auto detecting, masking and inpainting with detection model.
【CSDN 编者按】自己在家锻炼时,我们很难知道自己的动作是否标准。本文作者用Python写了一个可以检测俯卧撑动作是否标准的程序,一起来看看他是怎么做的。 原文链接:https://aryanvij02.medium.com/push-ups-with-python-mediapipe-open-a544bd9b4351 GitHub 地址:https://github.com/aryanvij02/PushUpCounter 本文为CSDN翻译,转载请注明来源出处。 译者 | 章雨铭 责编
MediaPipe Face Mesh:不够高清,case也不够丰富,暂时看不出问题。
Detection PASCAL VOC 2009 datasetClassification/Detection Competitions, Segmentation Competition, Person Layout Taster Competition datasetsLabelMe datasetLabelMe is a web-based image annotation tool that allows researchers to label images and share the
借助TensorFlow Lite和MediaPipe,谷歌刚刚开源了一款手势识别器,可以直接在手机上运行,实时跟踪,并且已经开源。
就在不久前,Google 人工智能实验室宣布,他们在「实时手部跟踪」方面取得了新的进展,并将这项新技术运用在了 MediaPipe 中,这也是 AI 计算机视觉任务的一大突破。这一技术不光可以在手机上实现实时捕捉性能,甚至可以同时对多个手的动作进行跟踪。目前,Google 已经将该项目开源,并且发布了相关博客介绍了这项技术,AI 开发者将其内容整理编译如下。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效—-由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
[4] - Rendering Face and Hands Without Pose:
上面在第二个模型网站中下载两个文件:control_v1p_sd15_qrcode_monster.safetensors和control_v1p_sd15_qrcode_monster.yaml
python 2.x 中,input 获取到的数据是什么类型,传给变量的就是什么类型
目标检测和深度学习 Software Caffe [http://caffe.berkeleyvision.org/] PyTorch - Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration [https://github.com/pytorch/pytorch] CNTK - Microsoft Cognitive Toolkit [https://github.com/Microsoft/CNTK]
最近Reddit上一个小哥发帖,借助深度学习技术,随着手指的移动,可以在屏幕上隔空绘制图形,可以实现了这样的一个效果。
能够感知手的形状和运动,这是改善各种技术领域和平台的用户体验的重要组成部分。例如,它可以形成手语理解和手势控制的基础,并且还可以在增强现实中实现物理世界之上的数字内容和信息的叠加。虽然对人们来说很自然,强大的实时手感是一项极具挑战性的计算机视觉任务,因为手经常遮挡自己或彼此(例如手指/手掌闭塞和手抖)并且缺乏高对比度模式。
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 有了这个项目,大家终于可以亲身体验一把人体姿态估计成像的神奇之处了! 在 CV 领域,人体姿态估计(human pose estimation)利用目标检测模型和姿态估计模型来识别出人体各个关节的位置和网格,并已在动作识别、动画、游戏、运动捕捉系统中有着广泛的应用。 但遗憾的是,人体姿态估计常常见诸于学术研究中,普通读者很难亲身体验它的神奇成像效果。 近日,机器之心在 GitHub 上发现了一个有趣的项目「air-drawing」,作者创建了一个利用深度学习的工具,使你在配有
本文盘点ECCV 2020 中所有与3D手部姿态估计(3D Hand Pose Estimation)相关的论文,总计 8 篇。
原文链接:https://realpython.com/python-type-checking/
这个不是本文重点,笔者也还没吃透,可以看这篇综述:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
本文实例为大家分享了python实现扑克牌交互式界面发牌程序的具体代码,供大家参考,具体内容如下
实时手势和动作跟踪器是手语识别和手势控制系统的重要组成部分,但是它们经常因遮挡和缺乏对比模式,无法可靠或稳健地执行任务。
案例:4名牌手打牌,计算机随机将52张牌(不含大小王)发给4名牌手,并在屏幕上显示每位牌手的牌。
编写程序, 4名牌手打牌,计算机随机将52张牌(不含大小鬼)发给4名牌手,在屏幕上显示每位牌手的牌。
用锤子能造汽车吗? 谁也没法说不能吧?历史上也确实曾经有些汽车,是用锤子造出来的。但一般来说,还是用工业机器人更合适对吗?
随着ChatGPT的爆火,最近和人工智能有关的各个部分也有一次爆火起来,由ai制成的美少女也是最近的一个爆火的话题,花了一点儿时间了解了一下,感觉还挺有意思的,现有的工具已经是非常成熟可用的东西了,接下来简单介绍一下怎么玩
为了更好地了解人体的视频和图像,姿势检测是关键的一步。目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D 姿态估计。
ICRA 2018 正式在澳大利亚布里斯班举办,共收到来自 800 个研究机构的 3681 位作者的投稿,共计 2586 篇,其中 1981 篇 ICRA 论文, 605 篇 RAL 论文,相较去年有 48% 的增长。
Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库,我们可以自己设计传递数据的格式,通过.proto文件定义我们的要传递的数据格式。例如,在深度学习中常用的ONNX交换模型就是使用.proto编写的。我们可以通过多种前端(MNN、NCNN、TVM的前端)去读取这个.onnx这个模型,但是首先你要安装protobuf。
“DeepFaceLab”项目已经发布了很长时间了,作为研究的目的,本文将介绍他的原理,并使用Pytorch和OpenCV创建一个简化版本。
这是一篇关于markdown中快速插入Emoji表情的语法速查表,以后写markdown想要插入emoji表情忘记语法了,可以快速查看,挺方便的。 This cheat sheet is automatically generated from GitHub Emoji API and Emoji Cheat Sheet.
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
这种情况下,我们就不能使用cmd或pycharm进行安装了(若继续使用,则可以使用国内镜像进行加速安装,但是python中的一些高级库,国内镜像的文件是不全的,下载容易出问题!)
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