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如何通过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。

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。

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

如何通过Python+OpenCV实现姿态估计?

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。

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。

如何通过Python+OpenCV实现姿态估计?

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。

如何通过Python+OpenCV实现姿态估计?

完整的代码可在下面的GitHub链接中找到。

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