Guía de reconocimiento de gestos para Python

La tarea Reconocimiento de gestos de MediaPipe te permite reconocer gestos de las manos en tiempo real y proporciona los resultados reconocidos de los gestos de la mano y los puntos de referencia de las manos detectadas. En estas instrucciones, se muestra cómo usar el reconocedor de gestos con aplicaciones de Python.

Puedes ver esta tarea en acción en la demostración web. Para obtener más información sobre las capacidades, los modelos y las opciones de configuración de esta tarea, consulta la Descripción general.

Ejemplo de código

El código de ejemplo del Reconocedor de gestos proporciona una implementación completa de esta tarea en Python para tu referencia. Este código te ayuda a probar esta tarea y comenzar a crear tu propio reconocedor de gestos con la mano. Puedes ver, ejecutar y editar el código de ejemplo del Reconocedor de gestos solo con tu navegador web.

Si quieres implementar el identificador de gestos para Raspberry Pi, consulta la app de ejemplo de Raspberry Pi.

Configuración

En esta sección, se describen los pasos clave para configurar tu entorno de desarrollo y los proyectos de código específicamente para usar el Reconocedor de gestos. Si quieres obtener información general sobre la configuración de tu entorno de desarrollo para usar tareas de MediaPipe, incluidos los requisitos de la versión de la plataforma, consulta la Guía de configuración de Python.

Paquetes

La tarea Reconocedor de gestos de MediaPipe requiere el paquete Mediapipe de PyPI. Puedes instalar y también importar estas dependencias con lo siguiente:

$ python -m pip install mediapipe

Importaciones

Importa las siguientes clases para acceder a las funciones de tareas del Reconocedor de gestos:

import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision

Modelo

La tarea de reconocimiento de gestos de MediaPipe requiere un paquete de modelos entrenados que sea compatible con esta tarea. Si deseas obtener más información sobre los modelos entrenados disponibles para el Reconocedor de gestos, consulta la descripción general de la tarea en la sección Modelos.

Selecciona y descarga el modelo; luego, almacénalo en un directorio local:

model_path = '/absolute/path/to/gesture_recognizer.task'

Especifica la ruta del modelo dentro del parámetro Nombre del modelo, como se muestra a continuación:

base_options = BaseOptions(model_asset_path=model_path)

Crea la tarea

La tarea Reconocedor de gestos de MediaPipe usa la función create_from_options para configurar la tarea. La función create_from_options acepta valores para que las opciones de configuración controlen. Si deseas obtener más información sobre las opciones de configuración, consulta Opciones de configuración.

En el siguiente código, se muestra la compilación y configuración de esta tarea.

En estos ejemplos, también se incluyen las variaciones de la construcción de tareas para imágenes, archivos de video y transmisiones de video en vivo.

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
GestureRecognizer = mp.tasks.vision.GestureRecognizer
GestureRecognizerOptions = mp.tasks.vision.GestureRecognizerOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a gesture recognizer instance with the image mode:
options = GestureRecognizerOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.IMAGE)
with GestureRecognizer.create_from_options(options) as recognizer:
  # The detector is initialized. Use it here.
  # ...
    

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
GestureRecognizer = mp.tasks.vision.GestureRecognizer
GestureRecognizerOptions = mp.tasks.vision.GestureRecognizerOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a gesture recognizer instance with the video mode:
options = GestureRecognizerOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.VIDEO)
with GestureRecognizer.create_from_options(options) as recognizer:
  # The detector is initialized. Use it here.
  # ...
    

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
GestureRecognizer = mp.tasks.vision.GestureRecognizer
GestureRecognizerOptions = mp.tasks.vision.GestureRecognizerOptions
GestureRecognizerResult = mp.tasks.vision.GestureRecognizerResult
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a gesture recognizer instance with the live stream mode:
def print_result(result: GestureRecognizerResult, output_image: mp.Image, timestamp_ms: int):
    print('gesture recognition result: {}'.format(result))

options = GestureRecognizerOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.LIVE_STREAM,
    result_callback=print_result)
with GestureRecognizer.create_from_options(options) as recognizer:
  # The detector is initialized. Use it here.
  # ...
    

Opciones de configuración

Esta tarea incluye las siguientes opciones de configuración para aplicaciones de Python:

Preparar los datos

Prepara la entrada como un archivo de imagen o un array de NumPy y, luego, conviértelo en un objeto mediapipe.Image. Si la entrada es un archivo de video o una transmisión en vivo desde una cámara web, puedes usar una biblioteca externa, como OpenCV, para cargar los marcos de entrada como arrays NumPy.

import mediapipe as mp

# Load the input image from an image file.
mp_image = mp.Image.create_from_file('/path/to/image')

# Load the input image from a numpy array.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_image)
    

import mediapipe as mp

# Use OpenCV’s VideoCapture to load the input video.

# Load the frame rate of the video using OpenCV’s CV_CAP_PROP_FPS
# You’ll need it to calculate the timestamp for each frame.

# Loop through each frame in the video using VideoCapture#read()

# Convert the frame received from OpenCV to a MediaPipe’s Image object.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_frame_from_opencv)
    

import mediapipe as mp

# Use OpenCV’s VideoCapture to start capturing from the webcam.

# Create a loop to read the latest frame from the camera using VideoCapture#read()

# Convert the frame received from OpenCV to a MediaPipe’s Image object.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_frame_from_opencv)
    

Ejecuta la tarea

El reconocedor de gestos usa las funciones reconoce, reconoce_for_video y reconoce_asíncrona para activar inferencias. Para el reconocimiento de gestos, esto implica el procesamiento previo de los datos de entrada, la detección de las manos en la imagen, los puntos de referencia de la mano y el reconocimiento de los gestos manuales desde los puntos de referencia.

En el siguiente código, se muestra cómo ejecutar el procesamiento con el modelo de tareas.

# Perform gesture recognition on the provided single image.
# The gesture recognizer must be created with the image mode.
gesture_recognition_result = recognizer.recognize(mp_image)
    

# Perform gesture recognition on the provided single image.
# The gesture recognizer must be created with the video mode.
gesture_recognition_result = recognizer.recognize_for_video(mp_image, frame_timestamp_ms)
    

# Send live image data to perform gesture recognition.
# The results are accessible via the `result_callback` provided in
# the `GestureRecognizerOptions` object.
# The gesture recognizer must be created with the live stream mode.
recognizer.recognize_async(mp_image, frame_timestamp_ms)
    

Ten en cuenta lo siguiente:

• Cuando se ejecuta en el modo de video o de transmisión en vivo, también debes proporcionar a la tarea Reconocedor de gestos la marca de tiempo del fotograma de entrada.
• Cuando se ejecute en la imagen o en el modelo de video, la tarea Reconocedor de gestos bloqueará el subproceso actual hasta que termine de procesar la imagen o el marco de entrada.
• Cuando se ejecuta en el modo de transmisión en vivo, la tarea Reconocedor de gestos no bloquea el subproceso actual, pero se muestra de inmediato. Invocará a su objeto de escucha de resultados con el resultado del reconocimiento cada vez que termine de procesar un marco de entrada. Si se llama a la función de reconocimiento cuando la tarea del Reconocedor de gestos esté ocupada procesando otro fotograma, la tarea ignorará el nuevo fotograma de entrada.

Para ver un ejemplo completo de cómo ejecutar un reconocedor de gestos en una imagen, consulta el ejemplo de código para obtener más información.

Cómo controlar y mostrar los resultados

El Reconocedor de gestos genera un objeto de resultado de detección de gestos para cada ejecución de reconocimiento. El objeto del resultado contiene puntos de referencia de la mano en coordenadas de imágenes, puntos de referencia de la mano en coordenadas mundiales, categorías de mano(izquierda y derecha) y gestos de la mano de las manos detectadas.

A continuación, se muestra un ejemplo de los datos de salida de esta tarea:

El GestureRecognizerResult resultante contiene cuatro componentes, y cada uno es un array, en el que cada elemento contiene el resultado detectado de una sola mano detectada.

• Mano dominante

  La mano representa si las manos detectadas son manos izquierdas o derechas.

• Gestos

  Las categorías de gestos reconocidas de las manos detectadas.

• Puntos de referencia

  Hay 21 puntos de referencia de la mano, cada uno compuesto por las coordenadas x, y y z. Las coordenadas x y y se normalizan a [0.0, 1.0] por el ancho y la altura de la imagen, respectivamente. La coordenada z representa la profundidad del punto de referencia, y la profundidad en la muñeca es el origen. Cuanto más bajo sea el valor, más cerca estará el punto de referencia de la cámara. La magnitud de z usa más o menos la misma escala que x.

• Monumentos universales

  Los puntos de referencia de las 21 manos también se presentan en coordenadas mundiales. Cada punto de referencia está compuesto por x, y y z, que representan coordenadas 3D del mundo real en metros con el origen en el centro geométrico de la mano.

GestureRecognizerResult:
  Handedness:
    Categories #0:
      index        : 0
      score        : 0.98396
      categoryName : Left
  Gestures:
    Categories #0:
      score        : 0.76893
      categoryName : Thumb_Up
  Landmarks:
    Landmark #0:
      x            : 0.638852
      y            : 0.671197
      z            : -3.41E-7
    Landmark #1:
      x            : 0.634599
      y            : 0.536441
      z            : -0.06984
    ... (21 landmarks for a hand)
  WorldLandmarks:
    Landmark #0:
      x            : 0.067485
      y            : 0.031084
      z            : 0.055223
    Landmark #1:
      x            : 0.063209
      y            : -0.00382
      z            : 0.020920
    ... (21 world landmarks for a hand)

En las siguientes imágenes, se muestra una visualización del resultado de la tarea:

En el código de ejemplo del identificador de gestos, se demuestra cómo mostrar los resultados de reconocimiento que muestra la tarea. Consulta el ejemplo de código para obtener más detalles.