标签: mediapipe

我正在尝试使用MediaPipe的 Face Mesh获取包含地标坐标的列表。例如：Landmark[6]: (0.36116672, 0.93204623, 0.0019629495)

我找不到方法来做到这一点，非常感谢您的帮助。

错误：由于环境错误而无法安装软件包：[WinError 5] 访问被拒绝：'C:\Users\Sampath\anaconda3\Lib\site-packages\~5py\defs.cp38-win_amd64.pyd' 考虑使用该--user选项或检查权限。

我尝试过 pip install mediapipe

MediaPipe项目的源代码托管在https://github.com/google/mediapipe

我们也可以在 JavaScript 中的 MediaPipe给出的浏览器中使用 JavaScript 来使用 MediaPipe

在使用带有 JavaScript 的 MediaPipe 时，我们需要使用@mediapipe/camera_utils模块，我正在寻找其源代码。它在https://github.com/google/mediapipe上不可用

我在https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/control_utils/control_utils.js找到了缩小的代码，即使在取消缩小之后，其可读性也不是很好。

那么 的源代码在哪里呢@mediapipe/camera_utils？

这 3 个 Google 库之间似乎有很多重叠之处。

根据他们的网站：

• 媒体管道：MediaPipe offers cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media.

• AR核心：With ARCore, build new augmented reality experiences that seamlessly blend the digital and physical worlds.

• MLKit 愿景：Video and image analysis APIs to label images and detect barcodes, text, faces, and objects.

有相关工作经验的人能否解释一下它们之间的关系以及各自的用例是什么？

例如，哪些适合实现面部过滤器等高级流行功能？

（也许还可以了解这 3 者中哪一个最有可能最快登陆 Google Graveyard）

我可以按照此处的本教程在 Windows 10 计算机上运行 MediaPipe 的 Pose Landmark 检测： https: //google.github.io/mediapipe/solutions/pose.html#python-solution-api，但我不确定我如何使用 GPU 运行这个示例。

我知道它在 CPU 上运行速度相当快，但我想使用该模型，model_complexity=2因为它是最准确的，但这使得它在我的 CPU 上运行缓慢（大约 5 FPS）。我有 GPU，所以如果我可以在 GPU 上运行，速度会大大加快。

我找到了以下资源。

• https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe/modules/pose_landmark
• https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe/modules/pose_detection

它在这些链接中提到了 GPU，但我不确定如何利用这些模块。如果有人可以提供有关如何在 GPU 上运行 MediaPipe 的 Pose Landmark 检测的链接或快速说明，我将不胜感激。

我在树莓派 3b 上安装了 Docker。我想使用 Mediapipe 配置 Python 图像。基本镜像是 demosense/raspberrypi3-opencv。

我安装mediapipe的方式是

apt-get update
apt update
apt-get update 
pip install mediapipe-rpi3 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

然后我意识到有这个错误

root@ce01ec797bf6:/# python
Python 3.6.4 (default, Feb 13 2018, 04:59:47) 
[GCC 4.9.2] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> import mediapipe
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/mediapipe/__init__.py", line 16, in <module>
    from mediapipe.python import *
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/mediapipe/python/__init__.py", line 17, in <module>
    from …

我关注了官方 mediapipe 页面，但没有任何结果，所以有人可以帮助在 windows 中的 raspberry pi 4 中安装 mediapipe 吗？安装和使用它很容易，但在像 raspberry pi 这样的 arm 设备中我没有找到任何资源。

我正在为我的游戏制作姿势估计脚本。然而，即使没有 fps 限制，它也能以 20-30 fps 运行，并且不会使用整个 CPU。它也没有使用整个 GPU。有人能帮我吗？

以下是播放舞蹈视频时的资源使用情况：https://i.stack.imgur.com/6L8Rj.jpg

这是我的代码：

import cv2\nimport mediapipe as mp\nimport time\n\ninFile = \'/dev/video0\'\n\ncapture = cv2.VideoCapture(inFile)\nFramesVideo = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # Number of frames inside video\nFrameCount = 0 #\xc2\xa0Currently playing frame\nprevTime = 0\n\n# some objects for mediapipe\nmpPose = mp.solutions.pose\nmpDraw = mp.solutions.drawing_utils\npose = mpPose.Pose()\n\nwhile True:\n    FrameCount += 1\n    #read image and convert to rgb\n    success, img = capture.read()\n    imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)\n    \n    #process image\n    results = pose.process(imgRGB)\n\n    if results.pose_landmarks:\n        mpDraw.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mpPose.POSE_CONNECTIONS)\n        #get landmark …

我最近一直在使用 python 学习计算机视觉，在制作手部检测器项目时，我遇到了这个错误：-

Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\idhant\OneDrive - 007lakshya\Idhant\Programming\Projects\MY MACHINE 
LEARNING PROJECTS\Hand Tracking Module.py", line 64, in <module>
main()
File "c:\Users\idhant\OneDrive - 007lakshya\Idhant\Programming\Projects\MY MACHINE 
LEARNING PROJECTS\Hand Tracking Module.py", line 41, in main
detector = handDetector()
File "c:\Users\idhant\OneDrive - 007lakshya\Idhant\Programming\Projects\MY MACHINE 
LEARNING PROJECTS\Hand Tracking Module.py", line 13, in __init__
self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.detectionCon, 
self.trackCon)
File "C:\Users\idhant\AppData\Roaming\Python\Python39\site- 
packages\mediapipe\python\solutions\hands.py", line 114, in __init__
super().__init__(
File "C:\Users\idhant\AppData\Roaming\Python\Python39\site- 
packages\mediapipe\python\solution_base.py", line 258, in __init__
self._input_side_packets = {
File "C:\Users\idhant\AppData\Roaming\Python\Python39\site- 
packages\mediapipe\python\solution_base.py", line 259, …

我正在开发一个模块，必须在我们的移动应用程序中集成姿势检测。移动应用程序是使用React Native框架开发的，项目由expo管理。我们正在使用@mediapipe/pose（MediaPipe 姿势）库。该库是通过 npm 安装的。这是App.js文件的代码

import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react'
import { StyleSheet, Text, View, useWindowDimensions, StatusBar } from 'react-native'
import { Camera } from 'expo-camera'
import Canvas from 'react-native-canvas'
import { drawConnectors, drawLandmarks } from '@mediapipe/drawing_utils'
import { Pose } from '@mediapipe/pose'

export default function App() {

  const [ permission, setPermission ] = useState(null)

  const cameraRef = useRef(null)

  const canvasRef = useRef(null)

  var camera = null

  const { width, height } = useWindowDimensions() …