คำแนะนำในการจดจำท่าทางสัมผัสสำหรับ Python

งานโปรแกรมจดจำท่าทางสัมผัสของ MediaPipe ให้คุณจดจำท่าทางสัมผัสของมือได้แบบเรียลไทม์ และแสดงผลลัพธ์ท่าทางสัมผัสของมือที่รู้จักและจุดสังเกตของมือที่ตรวจพบ วิธีการเหล่านี้จะแสดงวิธีใช้การจดจำท่าทางสัมผัสกับแอปพลิเคชัน Python

คุณดูงานนี้ในการใช้งานจริงได้โดยดูการสาธิตในเว็บ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ โมเดล และตัวเลือกการกำหนดค่าของงานนี้ได้ที่ภาพรวม

ตัวอย่างโค้ด

โค้ดตัวอย่างสำหรับการจดจำท่าทางสัมผัสมอบการใช้งานที่สมบูรณ์ของงานนี้ใน Python เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง โค้ดนี้จะช่วยคุณทดสอบงานนี้และเริ่ม สร้างโปรแกรมรู้จำท่าทางสัมผัสด้วยมือของคุณเอง คุณสามารถดู เรียกใช้ และแก้ไขโค้ดตัวอย่างของการจดจำท่าทางสัมผัสได้โดยใช้เพียงเว็บเบราว์เซอร์

หากคุณใช้การรู้จำท่าทางสัมผัสสำหรับ Raspberry Pi โปรดดูแอปตัวอย่างของ Raspberry Pi

ตั้งค่า

ส่วนนี้จะอธิบายขั้นตอนสำคัญในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและโปรเจ็กต์โค้ดเพื่อใช้การจดจำท่าทางสัมผัสโดยเฉพาะ ดูข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาเพื่อใช้งาน MediaPipe รวมถึงข้อกำหนดเวอร์ชันแพลตฟอร์มได้ที่คู่มือการตั้งค่าสำหรับ Python

กล่องพัสดุ

งาน MediaPipe Gesture Recognizer ต้องใช้แพ็กเกจ Mediapipe ของ Mediapipe คุณจะติดตั้งและนำเข้าทรัพยากร Dependency ต่อไปนี้ได้

$ python -m pip install mediapipe

การนำเข้า

นำเข้าคลาสต่อไปนี้เพื่อเข้าถึงฟังก์ชันงานการจดจำท่าทางสัมผัส

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

รุ่น

งาน MediaPipe Gesture Recognizer ต้องใช้แพ็กเกจโมเดลที่ผ่านการฝึกแล้วซึ่งเข้ากันได้กับงานนี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ผ่านการฝึกที่พร้อมใช้งานสำหรับโปรแกรมจดจำท่าทางสัมผัสได้ในภาพรวมงานส่วนโมเดล

เลือกและดาวน์โหลดโมเดล แล้วจัดเก็บไว้ในไดเรกทอรีในเครื่อง

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

ระบุเส้นทางของโมเดลภายในพารามิเตอร์ชื่อรุ่น ตามที่แสดงด้านล่าง

base_options = BaseOptions(model_asset_path=model_path)

สร้างงาน

งานโปรแกรมจดจำท่าทางสัมผัสของ MediaPipe ใช้ฟังก์ชัน create_from_options เพื่อตั้งค่างาน ฟังก์ชัน create_from_options จะยอมรับค่าสำหรับตัวเลือกการกำหนดค่าที่จะจัดการ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการกำหนดค่าได้ที่ตัวเลือกการกำหนดค่า

โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีการสร้างและกำหนดค่างานนี้

ตัวอย่างเหล่านี้ยังแสดงรูปแบบของการสร้างงานสำหรับรูปภาพ ไฟล์วิดีโอ และสตรีมวิดีโอแบบสดด้วย

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.
  # ...
    

ตัวเลือกการกำหนดค่า

งานนี้มีตัวเลือกการกำหนดค่าสำหรับแอปพลิเคชัน Python ดังต่อไปนี้

เตรียมข้อมูล

เตรียมอินพุตเป็นไฟล์ภาพหรืออาร์เรย์ตัวเลข แล้วแปลงเป็นออบเจ็กต์ mediapipe.Image หากอินพุตเป็นไฟล์วิดีโอหรือสตรีมแบบสดจากเว็บแคม คุณจะใช้ไลบรารีภายนอก เช่น OpenCV เพื่อโหลดเฟรมอินพุตเป็นอาร์เรย์ตัวเลขได้

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)
    

เรียกใช้งาน

ระบบรู้จำท่าทางสัมผัสจะใช้ฟังก์ชันการจดจำเสียง, generate_for_video และการจดจำเสียง_async เพื่อทริกเกอร์การอนุมาน สำหรับการจดจำท่าทางสัมผัส จะต้องประมวลผลข้อมูลอินพุตล่วงหน้า การตรวจจับมือในรูปภาพ การตรวจจับจุดสังเกต มือ และการจดจำท่าทางมือจากจุดสังเกต

โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการประมวลผลด้วยโมเดลงาน

# 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)
    

โปรดทราบดังต่อไปนี้

• เมื่อทำงานในโหมดวิดีโอหรือโหมดสตรีมแบบสด คุณต้องระบุการประทับเวลาของเฟรมอินพุตในงานโปรแกรมจดจำท่าทางสัมผัสด้วย
• เมื่อทำงานในรูปภาพหรือวิดีโอหรือโมเดลวิดีโอ งานการจดจำท่าทางสัมผัสจะบล็อกเทรดปัจจุบันจนกว่าจะประมวลผลรูปภาพหรือเฟรมอินพุตเสร็จ
• เมื่อทำงานในโหมดสตรีมแบบสด งานการจดจำท่าทางสัมผัสจะไม่บล็อกเทรดปัจจุบัน แต่จะแสดงผลทันที โปรแกรมจะเรียกใช้ Listener ผลลัพธ์พร้อมผลลัพธ์การจดจำทุกครั้งที่ประมวลผลเฟรมอินพุตเสร็จ หากมีการเรียกฟังก์ชันการจดจำเมื่องานโปรแกรมจดจำท่าทางสัมผัสไม่ว่างขณะประมวลผลอีกเฟรมหนึ่ง งานนั้นจะไม่สนใจเฟรมอินพุตใหม่

สำหรับตัวอย่างทั้งหมดของการเรียกใช้โปรแกรมรู้จำท่าทางสัมผัสกับรูปภาพ โปรดดูรายละเอียดในตัวอย่างโค้ด

แฮนเดิลและแสดงผลลัพธ์

การจดจำท่าทางสัมผัสจะสร้างวัตถุผลลัพธ์การตรวจจับท่าทางสัมผัสสำหรับการเรียกใช้การจดจำท่าทางสัมผัสแต่ละครั้ง วัตถุผลลัพธ์มีจุดสังเกตของมือในพิกัดรูปภาพ จุดสังเกตของมือในพิกัดโลก ความถนัด(ซ้าย/ขวา) และหมวดหมู่ลักษณะมือของมือที่ตรวจพบ

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงตัวอย่างข้อมูลเอาต์พุตจากงานนี้

ผลลัพธ์ GestureRecognizerResult มีคอมโพเนนต์ 4 รายการ และแต่ละคอมโพเนนต์คืออาร์เรย์ โดยที่แต่ละองค์ประกอบแสดงผลลัพธ์ที่ตรวจพบจากมือที่ตรวจพบเพียงมือเดียว

• ความถนัดของมือ

  ความถนัดของมือแสดงให้เห็นว่ามือที่ตรวจพบเป็นมือซ้ายหรือมือขวา

• ท่าทางสัมผัส

  หมวดหมู่ท่าทางสัมผัสที่รู้จักของมือที่ตรวจพบ

• จุดสังเกต

  มีจุดสังเกต 21 จุด แต่ละจุดประกอบด้วยพิกัด x, y และ z ระบบจะปรับพิกัด x และ y ให้เป็นมาตรฐานเป็น [0.0, 1.0] ตามความกว้างและความสูงของรูปภาพตามลำดับ พิกัด z แสดงถึงความลึกของจุดสังเกต โดยความลึกที่ข้อมือเป็นต้นทาง ค่ายิ่งน้อยเท่าไหร่ จุดสังเกตก็จะใกล้เคียงกับกล้องมากขึ้น ขนาดของ z ใช้สเกลใกล้เคียงกับ x

• สถานที่สำคัญของโลก

  นอกจากนี้ยังมีจุดสังเกต 21 จุดในพิกัดของโลกด้วย จุดสังเกตแต่ละรายการประกอบด้วย x, y และ z ซึ่งแสดงพิกัด 3 มิติในชีวิตจริงในหน่วยเมตรที่มีจุดเริ่มต้นอยู่ที่จุดศูนย์กลางเรขาคณิตของมือ

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)

รูปภาพต่อไปนี้แสดงภาพเอาต์พุตของงาน

โค้ดตัวอย่างการจดจำท่าทางสัมผัสสาธิตวิธีแสดงผลการรู้จำที่ได้จากงาน โปรดดูรายละเอียดในตัวอย่างรหัส