使用Python+OpenCV实现姿态估计
什么是OpenCV？
计算机视觉是一个能够理解图像和视频如何存储和操作的过程，它还有助于从图像或视频中检索数据。计算机视觉是人工智能的一部分。
计算机视觉在自动驾驶汽车，物体检测，机器人技术，物体跟踪等方面发挥着重要作用。
OpenCV
OpenCV是一个开放源代码库，主要用于计算机视觉，图像处理和机器学习。通过OpenCV，它可以为实时数据提供更好的输出，我们可以处理图像和视频，以便实现的算法能够识别诸如汽车，交通信号灯，车牌等物体以及人脸，或者甚至是人类的笔迹。借助其他数据分析库，OpenCV能够根据自己的需求处理图像和视频。
可以在这里获取有关OpenCV的更多信息 https://opencv.org/
我们将与OpenCV-python一起使用的库是Mediapipe
什么是Mediapipe？
Mediapipe是主要用于构建多模式音频，视频或任何时间序列数据的框架。借助MediaPipe框架，可以构建令人印象深刻的ML管道，例如TensorFlow，TFLite等推理模型以及媒体处理功能。
使用Mediapipe的最先进的ML模型
人脸检测
多手跟踪
头发分割
目标检测与追踪
Objectron：3D对象检测和跟踪
AutoFlip：自动视频裁剪管道
姿态估计
姿态估计
通过视频或实时馈送进行人体姿态估计在诸如全身手势控制，量化体育锻炼和手语识别等各个领域中发挥着至关重要的作用。
例如，它可用作健身，瑜伽和舞蹈应用程序的基本模型。它在增强现实中找到了自己的主要作用。
Media Pipe Pose是用于高保真人体姿势跟踪的框架，该框架从RGB视频帧获取输入并推断出整个人类的33个3D界标。当前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推理，而此方法优于其他方法，并且可以实时获得很好的结果。
姿势地标模型
来源：https://google.github.io/mediapipe/solutions/pose.html
现在开始
首先，安装所有必需的库。
– pip install OpenCV-python
– pip install mediapipe
下载任何类型的视频，例如跳舞，跑步等。
我们将利用这些视频进行姿势估计。我正在使用下面的链接中提供的视频。
https://drive.google.com/file/d/1kFWHaAaeRU4biZ_1wKZlL4KCd0HSoNYd/view?usp=sharing
为了检查mediapipe是否正常工作，我们将使用上面下载的视频实现一个小的代码。
import cv2
import mediapipe as mp
import time
mpPose = mp.solutions.pose
pose = mpPose.Pose()
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
#cap = cv2.VideoCapture(0)
cap = cv2.VideoCapture('a.mp4')
pTime = 0
while True:
success, img = cap.read()
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = pose.process(imgRGB)
print(results.pose_landmarks)
if results.pose_landmarks:
mpDraw.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mpPose.POSE_CONNECTIONS)
for id, lm in enumerate(results.pose_landmarks.landmark):
h, w,c = img.shape
print(id, lm)
cx, cy = int(lm.x*w), int(lm.y*h)
cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255,0,0), cv2.FILLED)
cTime = time.time()
fps = 1/(cTime-pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img, str(int(fps)), (50,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,0,0), 3)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)
在上面的内容中，你可以很容易地使用OpenCV从名为“ a.mp4”的视频中读取帧，并将帧从BGR转换为RGB图像，并使用mediapipe在整个处理后的帧上绘制界标。最后，我们将获得具有地标的视频输出，如下所示。
变量“ cTime”，“ pTime”和“ fps”用于计算每秒的读取帧。你可以在下面的输出中看到左角的帧数。
终端部分中的输出是mediapipe检测到的界标。
姿势界标
你可以在上图的终端部分中看到姿势界标的列表。每个地标包括以下内容：
x和y：这些界标坐标分别通过图像的宽度和高度归一化为[0.0，1.0]。
z：通过将臀部中点处的深度作为原点来表示界标深度，并且z值越小，界标与摄影机越近。z的大小几乎与x的大小相同。
可见性：[0.0，1.0]中的值，指示界标在图像中可见的可能性。
MediaPipe运行得很好。
让我们创建一个用于估计姿势的模块，并且将该模块用于与姿态估计有关的任何其他项目。另外，你可以在网络摄像头的帮助下实时使用它。
创建一个名为“ PoseModule”的python文件
import cv2
import mediapipe as mp
import time
class PoseDetector:
def __init__(self, mode = False, upBody = False, smooth=True, detectionCon = 0.5, trackCon = 0.5):
self.mode = mode
self.upBody = upBody
self.smooth = smooth
self.detectionCon = detectionCon
self.trackCon = trackCon
self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
self.mpPose = mp.solutions.pose
self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.upBody, self.smooth, self.detectionCon, self.trackCon)
def findPose(self, img, draw=True):
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
self.results = self.pose.process(imgRGB)
#print(results.pose_landmarks)
if self.results.pose_landmarks:
if draw:
self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks, self.mpPose.POSE_CONNECTIONS)
return img
def getPosition(self, img, draw=True):
lmList= []
if self.results.pose_landmarks:
for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark):
h, w, c = img.shape
#print(id, lm)
cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
lmList.append([id, cx, cy])
if draw:
cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED)
return lmList
def main():
cap = cv2.VideoCapture('videos/a.mp4') #make VideoCapture(0) for webcam
pTime = 0
detector = PoseDetector()
while True:
success, img = cap.read()
img = detector.findPose(img)
lmList = detector.getPosition(img)
print(lmList)
cTime = time.time()
fps = 1 / (cTime - pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 3)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)
if __name__ == "__main__":
main()
这是姿态估计所需的代码，在上面，有一个名为“ PoseDetector”的类，在其中我们创建了两个对象“ findPose”和“ getPosition”。
在这里，名为“ findPose”的对象将获取输入帧，并借助名为mpDraw的mediapipe函数，它将绘制身体上的界标，而对象“ getPosition””将获得检测区域的坐标，我们还可以借助此对象高亮显示任何坐标点。
在main函数中，我们将进行测试运行，你可以通过将main函数中的第一行更改为“ cap = cv2.VideoCapture(0)”来从网络摄像头中获取实时数据。
由于我们在上面的文件中创建了一个类，因此我们将在另一个文件中使用它。
现在是最后阶段
import cv2
import time
import PoseModule as pm
cap = cv2.VideoCapture(0)
pTime = 0
detector = pm.PoseDetector()
while True:
success, img = cap.read()
img = detector.findPose(img)
lmList = detector.getPosition(img)
print(lmList)
cTime = time.time()
fps = 1 / (cTime - pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 3)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)
在这里，代码将仅调用上面创建的模块，并在输入视频或网络摄像头的实时数据上运行整个算法。这是测试视频的输出。
完整的代码可在下面的GitHub链接中找到。
https://github.com/BakingBrains/Pose_estimation
链接到YouTube视频：https://www.youtube.com/watch?v=brwgBf6VB0I
☆ END ☆
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