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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
【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
【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。”
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。
MediaPipe Face Mesh:不够高清,case也不够丰富,暂时看不出问题。
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。
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。
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。
GitHub - Bing-su/adetailer: Auto detecting, masking and inpainting with detection model.
在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中,我们谈到了 Tensorflow.js(tfjs) 的新后端 WebAssembly(WASM)。这篇文章进一步挖掘 tfjs WASM 后端的更多信息,并探讨一下 tfjs 为何要引入 WASM 后端。
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。
这是一个用来写写画画的手部跟踪程序,开发者将它命名为YoHa(Your Hand Tracking)。
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。
MediaPipe以前可以部署到台式机,运行Android和iOS的移动设备以及诸如Google的Coral硬件系列之类的边缘设备,但是它越来越多地通过 WebAssembly,可执行程序的便携式二进制代码格式和XNNPack ML推理库进入网络,这是浮点AI推理运算符的优化集合。在图形和渲染方面,MediaPipe现在会自动直接进入WebGL,这是一个JavaScript API,用于在任何兼容的Web浏览器中渲染交互式2D和3D图形,从而使该浏览器在运行时创建一个虚拟机,可以非常快速地执行指令。
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
机器之心原创 参与:QW、李亚洲 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 昨日在山景城开幕,在首日的 Keynote 中,谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而在下午面向开发者的 se
对象检测一直是计算机视觉中研究最广泛的问题之一。作为最基本和最基本的检测形式之一,并且其用途无与伦比,对象检测已在许多基于商业计算机视觉的应用中使用。
近年来,扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功,实现了更高图像生成质量,提高了推理性能,也可以激发扩展创作灵感。
engineering-management 是一个关于工程管理和技术领导的资源收集项目。
---- 新智元报道 编辑:QJB 【新智元导读】最近,谷歌AI 宣布推出了 MediaPipe Holistic,提供了一种新颖的人体姿势拓扑结构。MediaPipe 是专门为利用加速推理(例如 GPU 或 CPU)的复杂感知管道而设计的开放源代码框架,已经为很多复杂任务提供了快速,准确而又独立的解决方案。 在移动设备上实时、同步地感知人体姿势、脸部标记和手势跟踪等可以实现各种有趣的应用,例如健身和运动分析、姿态控制和手语识别、扩增实境效果等等。 谷歌的MediaPipe 是一个开源
文 / Google研究院软件工程师,Tingbo Hou & Tyler Mullen
---- 新智元报道 作者:Ivan Grishchenko & Valentin Bazarevsky 【新智元导读】谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点(33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点)提供了统一的拓扑结构,并在移动设备上实现了近乎实时的性能。 在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知,可以实现各种有趣的应用,如健身和运动分析、手势控制和手语识别、增强现实效果等。 谷歌之前发布的 MediaPipe 就是一个专门为GPU或CP
随着神经网络体系结构、深度学习和机器学习研究的快速发展,以及不断增加的硬件+软件资源,很多特别棒的演示项目数量正以令人眼花缭乱的速度增长。
OpenCV是一个基于Apache2.0许可发行的跨平台计算机视觉与机器学习的软件库。
一种新的浏览器内 ML 解决方案,用于模糊和替换 Google Meet 中的背景。效果出色毫无 PS 痕迹,且在低端设备上实现了实时性能和低功耗。
为电视和显示器拍摄制作的视频常常使用横向16:9或者4:3比例。然而越来越多的用户开始在移动设备上制作和观看视频,传统的画面比例并不能完美兼容。为此需要对视频画面进行剪裁,传统的做法涉及到静态剪裁,例如,选定好可视区域,然后把区域外的内容全部剪掉。不幸的是,由于构图种类和相机运动模式繁多,这种静态剪裁经常产出无法让人满意的结果。而其他特殊的做法,常常要求拍摄者手动确定每个画面的目标,并追踪他们在每帧间的转变,然后相应的剪裁掉多余的画面。这个过程是非常耗时、乏味且容易出错的。
本文将使用Python、OpenCV和MediaPipe搭建一个老人跌倒智能监测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
原文链接:https://ai.googleblog.com/2020/02/autoflip-open-source-framework-for.html
物体检测作为计算机视觉领域最广泛的研究主题之一,虽然2D 物体检测已在工业界得到了比较成熟的应用,然而实现 3D 物体检测目前还困难重重。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
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