Nhiệm vụ MediaPipe Hand chunger cho phép bạn phát hiện các điểm mốc của bàn tay trong một hình ảnh. Các hướng dẫn này chỉ cho bạn cách sử dụng Cột mốc cầm tay với các ứng dụng iOS. Mã mẫu được mô tả trong những hướng dẫn này hiện có trên GitHub.
Để biết thêm thông tin về các tính năng, mô hình và lựa chọn cấu hình của nhiệm vụ này, hãy xem phần Tổng quan.
Ví dụ về mã
Mã ví dụ về MediaPipe Tasks là một cách triển khai cơ bản của ứng dụng Hand RCSer dành cho iOS. Ví dụ này sử dụng máy ảnh trên một thiết bị iOS thực để phát hiện các dấu hiệu bàn tay trong luồng video liên tục. Ứng dụng cũng có thể phát hiện điểm mốc trên bàn tay trong hình ảnh và video từ thư viện thiết bị.
Bạn có thể sử dụng ứng dụng làm điểm xuất phát cho ứng dụng iOS của riêng mình hoặc tham chiếu đến ứng dụng này khi sửa đổi một ứng dụng hiện có. Mã ví dụ về Handmarker được lưu trữ trên GitHub.
Tải mã xuống
Hướng dẫn sau đây chỉ cho bạn cách tạo bản sao cục bộ của mã ví dụ bằng công cụ dòng lệnh git.
Cách tải mã ví dụ xuống:
Sao chép kho lưu trữ git bằng lệnh sau:
git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
Bạn có thể tuỳ ý định cấu hình thực thể git để sử dụng quy trình thanh toán thưa thớt, vì vậy, bạn chỉ có các tệp cho ứng dụng ví dụ về HandMốc:
cd mediapipe git sparse-checkout init --cone git sparse-checkout set examples/hand_landmarker/ios/
Sau khi tạo phiên bản cục bộ của mã ví dụ, bạn có thể cài đặt thư viện tác vụ MediaPipe, mở dự án bằng Xcode và chạy ứng dụng. Để biết hướng dẫn, hãy xem Hướng dẫn thiết lập dành cho iOS.
Thành phần chính
Các tệp sau đây chứa mã quan trọng cho ứng dụng ví dụ về HandMốcer:
- HandLandmarkerService.swift: Khởi chạy Hand RCSer, xử lý việc lựa chọn mô hình và chạy suy luận về dữ liệu đầu vào.
- CameraViewController.swift: Triển khai giao diện người dùng cho chế độ nhập nguồn cấp dữ liệu máy ảnh trực tiếp và trực quan hoá kết quả.
- MediaLibraryViewController.swift: Triển khai giao diện người dùng cho chế độ nhập tệp video và hình ảnh tĩnh, đồng thời trực quan hoá kết quả.
Thiết lập
Phần này mô tả các bước chính để thiết lập môi trường phát triển và lập trình cho các dự án để sử dụng tính năng Cột mốc được giới thiệu bằng tay. Để biết thông tin chung về cách thiết lập môi trường phát triển nhằm sử dụng các tác vụ MediaPipe, bao gồm cả các yêu cầu về phiên bản nền tảng, hãy xem Hướng dẫn thiết lập dành cho iOS.
Phần phụ thuộc
Bàn tay của Người đánh dấu sử dụng thư viện MediaPipeTasksVision
, bạn phải cài đặt thư viện này bằng CocoaPods. Thư viện này tương thích với cả ứng dụng Swift và Objective-C, đồng thời không yêu cầu thiết lập thêm tuỳ theo ngôn ngữ.
Để biết hướng dẫn cài đặt CocoaPods trên macOS, hãy tham khảo Hướng dẫn cài đặt CocoaPods.
Để biết hướng dẫn về cách tạo Podfile
với các nhóm cần thiết cho
ứng dụng của bạn, hãy tham khảo bài viết Sử dụng
CocoaPods.
Thêm nhóm MediaPipeTaskVision trong Podfile
bằng mã sau:
target 'MyHandLandmarkerApp' do
use_frameworks!
pod 'MediaPipeTasksVision'
end
Nếu ứng dụng của bạn có các mục tiêu kiểm thử đơn vị, hãy tham khảo Hướng dẫn thiết lập dành cho iOS để biết thêm thông tin về cách thiết lập Podfile
.
Mẫu
Tác vụ MediaPipe Hand RCSer cần có một mô hình đã qua huấn luyện tương thích với tác vụ này. Để biết thêm thông tin về các mô hình đã huấn luyện hiện có cho Bàn tay, hãy xem phần Mô hình tổng quan về tác vụ.
Chọn và tải một mô hình xuống, sau đó thêm mô hình đó vào thư mục dự án của bạn bằng Xcode. Để biết hướng dẫn về cách thêm tệp vào dự án Xcode, hãy tham khảo bài viết Quản lý tệp và thư mục trong dự án Xcode.
Sử dụng thuộc tính BaseOptions.modelAssetPath
để chỉ định đường dẫn đến mô hình trong gói ứng dụng của bạn. Để biết ví dụ về mã, hãy xem phần tiếp theo.
Tạo việc cần làm
Bạn có thể tạo tác vụ Cột mốc trên tay bằng cách gọi một trong các trình khởi tạo của nhiệm vụ đó. Trình khởi chạy HandLandmarker(options:)
chấp nhận các giá trị cho các tuỳ chọn cấu hình.
Nếu không cần khởi chạy Điểm mốc tay bằng các tuỳ chọn cấu hình tuỳ chỉnh, bạn có thể sử dụng trình khởi tạo HandLandmarker(modelPath:)
để tạo Điểm mốc có tay với các tuỳ chọn mặc định. Để biết thêm thông tin về các lựa chọn cấu hình, hãy xem phần Tổng quan về cấu hình.
Nhiệm vụ Đánh dấu bàn tay hỗ trợ 3 loại dữ liệu đầu vào: hình ảnh tĩnh, tệp video và luồng video trực tiếp. Theo mặc định, HandLandmarker(modelPath:)
sẽ khởi chạy một tác vụ cho hình ảnh tĩnh. Nếu bạn muốn khởi động tác vụ của mình để xử lý tệp video hoặc luồng video trực tiếp, hãy sử dụng HandLandmarker(options:)
để chỉ định video hoặc chế độ chạy sự kiện phát trực tiếp. Chế độ phát trực tiếp cũng yêu cầu tuỳ chọn cấu hình handLandmarkerLiveStreamDelegate
bổ sung, cho phép Handmarker cung cấp kết quả điểm mốc gắn tay cho đại biểu một cách không đồng bộ.
Chọn thẻ tương ứng với chế độ đang chạy để xem cách tạo tác vụ và chạy dự đoán.
Swift
Bài đăng có hình ảnh
import MediaPipeTasksVision let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "hand_landmarker", ofType: "task") let options = HandLandmarkerOptions() options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath options.runningMode = .image options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence options.numHands = numHands let handLandmarker = try HandLandmarker(options: options)
Video
import MediaPipeTasksVision let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "hand_landmarker", ofType: "task") let options = HandLandmarkerOptions() options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath options.runningMode = .video options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence options.numHands = numHands let handLandmarker = try HandLandmarker(options: options)
Sự kiện phát trực tiếp
import MediaPipeTasksVision // Class that conforms to the `HandLandmarkerLiveStreamDelegate` protocol and // implements the method that the hand landmarker calls once it finishes // performing landmarks detection in each input frame. class HandLandmarkerResultProcessor: NSObject, HandLandmarkerLiveStreamDelegate { func handLandmarker( _ handLandmarker: HandLandmarker, didFinishDetection result: HandLandmarkerResult?, timestampInMilliseconds: Int, error: Error?) { // Process the hand landmarker result or errors here. } } let modelPath = Bundle.main.path( forResource: "hand_landmarker", ofType: "task") let options = HandLandmarkerOptions() options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath options.runningMode = .liveStream options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence options.numHands = numHands // Assign an object of the class to the `handLandmarkerLiveStreamDelegate` // property. let processor = HandLandmarkerResultProcessor() options.handLandmarkerLiveStreamDelegate = processor let handLandmarker = try HandLandmarker(options: options)
Objective-C
Bài đăng có hình ảnh
@import MediaPipeTasksVision; NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"hand_landmarker" ofType:@"task"]; MPPHandLandmarkerOptions *options = [[MPPHandLandmarkerOptions alloc] init]; options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath; options.runningMode = MPPRunningModeImage; options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence; options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence; options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence; options.numHands = numHands; MPPHandLandmarker *handLandmarker = [[MPPHandLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
Video
@import MediaPipeTasksVision; NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"hand_landmarker" ofType:@"task"]; MPPHandLandmarkerOptions *options = [[MPPHandLandmarkerOptions alloc] init]; options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath; options.runningMode = MPPRunningModeVideo; options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence; options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence; options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence; options.numHands = numHands; MPPHandLandmarker *handLandmarker = [[MPPHandLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
Sự kiện phát trực tiếp
@import MediaPipeTasksVision; // Class that conforms to the `MPPHandLandmarkerLiveStreamDelegate` protocol // and implements the method that the hand landmarker calls once it finishes // performing landmarks detection in each input frame. @interface APPHandLandmarkerResultProcessor : NSObject@end @implementation APPHandLandmarkerResultProcessor - (void)handLandmarker:(MPPHandLandmarker *)handLandmarker didFinishDetectionWithResult:(MPPHandLandmarkerResult *)handLandmarkerResult timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds error:(NSError *)error { // Process the hand landmarker result or errors here. } @end NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"hand_landmarker" ofType:@"task"]; MPPHandLandmarkerOptions *options = [[MPPHandLandmarkerOptions alloc] init]; options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath; options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream; options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence; options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence; options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence; options.numHands = numHands; // Assign an object of the class to the `handLandmarkerLiveStreamDelegate` // property. APPHandLandmarkerResultProcessor *processor = [APPHandLandmarkerResultProcessor new]; options.handLandmarkerLiveStreamDelegate = processor; MPPHandLandmarker *handLandmarker = [[MPPHandLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
Các lựa chọn về cấu hình
Tác vụ này có các lựa chọn cấu hình sau đây đối với ứng dụng iOS:
Tên lựa chọn | Nội dung mô tả | Khoảng giá trị | Giá trị mặc định |
---|---|---|---|
running_mode |
Đặt chế độ chạy cho tác vụ. Có 3 chế độ: IMAGE: Chế độ nhập một hình ảnh. VIDEO: Chế độ khung hình đã giải mã của video. LIVE_STREAM: Chế độ phát trực tiếp dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như từ máy quay. Ở chế độ này, bạn phải gọi resultsListener để thiết lập trình nghe nhằm nhận kết quả không đồng bộ. Ở chế độ này, handLandmarkerLiveStreamDelegate phải được đặt thành một thực thể của lớp triển khai HandLandmarkerLiveStreamDelegate để nhận được kết quả phát hiện điểm mốc trên kim đồng hồ một cách không đồng bộ.
|
{RunningMode.image, RunningMode.video, RunningMode.liveStream } |
RunningMode.image |
numHands |
Số lượng tay tối đa mà trình phát hiện mốc Tay phát hiện được. | Any integer > 0 |
1 |
minHandDetectionConfidence |
Điểm số tin cậy tối thiểu để tính năng phát hiện tay được coi là thành công trong mô hình phát hiện lòng bàn tay. | 0.0 - 1.0 |
0.5 |
minHandPresenceConfidence |
Điểm số tin cậy tối thiểu cho điểm số về sự hiện diện của tay trong mô hình phát hiện điểm mốc kim loại. Ở chế độ Video và chế độ Phát trực tiếp, nếu điểm số tin cậy của sự hiện diện kim đồng hồ từ mô hình điểm mốc kim loại thấp hơn ngưỡng này, thì Tay mốc sẽ kích hoạt mô hình phát hiện lòng bàn tay. Nếu không, thuật toán theo dõi kim nhẹ sẽ xác định vị trí của(các) kim để phát hiện điểm mốc tiếp theo. | 0.0 - 1.0 |
0.5 |
minTrackingConfidence |
Điểm số tin cậy tối thiểu để theo dõi tay được coi là thành công. Đây là ngưỡng IoU hộp giới hạn giữa các kim trong khung hiện tại và khung cuối cùng. Ở chế độ Video và chế độ Phát trực tiếp của Cổng đánh dấu tay, nếu theo dõi không thành công, Tay Cột mốc sẽ kích hoạt tính năng phát hiện tay. Nếu không, tính năng này sẽ bỏ qua tính năng phát hiện tay. | 0.0 - 1.0 |
0.5 |
result_listener |
Thiết lập trình nghe kết quả để nhận kết quả phát hiện một cách không đồng bộ khi điểm mốc kim đồng hồ đang ở chế độ phát trực tiếp.
Chỉ áp dụng khi chế độ chạy được đặt thành LIVE_STREAM |
Không áp dụng | Không áp dụng |
Khi bạn đặt chế độ chạy thành phát trực tiếp, Trình mốc đánh dấu tay sẽ yêu cầu tuỳ chọn cấu hình handLandmarkerLiveStreamDelegate
bổ sung, cho phép Cột mốc trên tay cung cấp kết quả phát hiện mốc trên tay một cách không đồng bộ. Phương thức uỷ quyền phải triển khai phương thức handLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:)
mà Trình đánh dấu tay gọi sau khi xử lý kết quả phát hiện điểm mốc trên tay cho mỗi khung hình.
Tên tùy chọn | Nội dung mô tả | Khoảng giá trị | Giá trị mặc định |
---|---|---|---|
handLandmarkerLiveStreamDelegate |
Cho phép Hand RCSer nhận kết quả phát hiện điểm mốc trên tay một cách không đồng bộ ở chế độ phát trực tiếp. Lớp mà có thực thể được đặt cho thuộc tính này phải triển khai phương thức handLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) . |
Không áp dụng | Không đặt |
Chuẩn bị dữ liệu
Bạn cần chuyển đổi hình ảnh hoặc khung đầu vào thành đối tượng MPImage
trước khi truyền đối tượng đó đến Cột mốc được gắn tay. MPImage
hỗ trợ nhiều loại định dạng hình ảnh iOS, và có thể sử dụng các định dạng đó ở bất kỳ chế độ chạy nào để dự đoán. Để biết thêm thông tin về MPImage
, hãy tham khảo API MPImage
Chọn định dạng hình ảnh iOS tuỳ vào trường hợp sử dụng và chế độ chạy mà ứng dụng của bạn yêu cầu.MPImage
chấp nhận các định dạng hình ảnh iOS UIImage
, CVPixelBuffer
và CMSampleBuffer
.
UIImage
Định dạng UIImage
rất phù hợp với các chế độ chạy sau đây:
Hình ảnh: hình ảnh từ gói ứng dụng, thư viện người dùng hoặc hệ thống tệp có định dạng là hình ảnh
UIImage
có thể được chuyển đổi thành đối tượngMPImage
.Video: sử dụng AVAssetImageGenerator để trích xuất khung hình video sang định dạng CGImage, sau đó chuyển đổi các khung hình đó thành hình ảnh
UIImage
.
Swift
// Load an image on the user's device as an iOS `UIImage` object. // Convert the `UIImage` object to a MediaPipe's Image object having the default // orientation `UIImage.Orientation.up`. let image = try MPImage(uiImage: image)
Objective-C
// Load an image on the user's device as an iOS `UIImage` object. // Convert the `UIImage` object to a MediaPipe's Image object having the default // orientation `UIImageOrientationUp`. MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithUIImage:image error:nil];
Ví dụ này khởi chạy một MPImage
theo hướng UIImage.Orientation.Up mặc định. Bạn có thể khởi chạy MPImage
bằng bất kỳ giá trị UIImage.Orientation nào được hỗ trợ. Cột mốc cầm tay không hỗ trợ các hướng được phản chiếu như .upMirrored
,
.downMirrored
, .leftMirrored
, .rightMirrored
.
Để biết thêm thông tin về UIImage
, hãy tham khảo Tài liệu dành cho nhà phát triển UIImage Apple.
CVPixelBuffer
Định dạng CVPixelBuffer
phù hợp với những ứng dụng tạo khung và dùng khung CoreImage của iOS để xử lý.
Định dạng CVPixelBuffer
rất phù hợp với các chế độ chạy sau đây:
Hình ảnh: các ứng dụng tạo hình ảnh
CVPixelBuffer
sau một số quá trình xử lý bằng khungCoreImage
của iOS có thể được gửi đến Bàn tay đánh dấu ở chế độ chạy hình ảnh.Video: bạn có thể chuyển đổi khung hình video sang định dạng
CVPixelBuffer
để xử lý, sau đó được gửi đến Cột mốc trong tay ở chế độ video.phát trực tiếp: các ứng dụng dùng máy ảnh iOS để tạo khung hình có thể được chuyển đổi sang định dạng
CVPixelBuffer
để xử lý trước khi được gửi đến Tiện ích có hỗ trợ phát trực tiếp ở chế độ phát trực tiếp.
Swift
// Obtain a CVPixelBuffer. // Convert the `CVPixelBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the default // orientation `UIImage.Orientation.up`. let image = try MPImage(pixelBuffer: pixelBuffer)
Objective-C
// Obtain a CVPixelBuffer. // Convert the `CVPixelBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the // default orientation `UIImageOrientationUp`. MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithUIImage:image error:nil];
Để biết thêm thông tin về CVPixelBuffer
, hãy tham khảo Tài liệu dành cho nhà phát triển của Apple về CVPixelBufferBuffer.
CMSampleBuffer
Định dạng CMSampleBuffer
lưu trữ các mẫu nội dung nghe nhìn của một loại nội dung nghe nhìn đồng nhất và phù hợp với chế độ chạy sự kiện phát trực tiếp. Khung hình trực tiếp từ máy ảnh iOS được AVCaptureVideoDataOutput của iOS phân phối không đồng bộ ở định dạng CMSampleBuffer
.
Swift
// Obtain a CMSampleBuffer. // Convert the `CMSampleBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the default // orientation `UIImage.Orientation.up`. let image = try MPImage(sampleBuffer: sampleBuffer)
Objective-C
// Obtain a `CMSampleBuffer`. // Convert the `CMSampleBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the // default orientation `UIImageOrientationUp`. MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithSampleBuffer:sampleBuffer error:nil];
Để biết thêm thông tin về CMSampleBuffer
, hãy tham khảo Tài liệu về CMSampleBuffer dành cho nhà phát triển của Apple.
Chạy tác vụ
Để chạy Cột mốc trên tay, hãy sử dụng phương thức detect()
dành riêng cho chế độ chạy được chỉ định:
- Hình ảnh tĩnh:
detect(image:)
- Video:
detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
- Phát trực tiếp:
detectAsync(image:timestampInMilliseconds:)
Swift
Bài đăng có hình ảnh
let result = try handLandmarker.detect(image: image)
Video
let result = try handLandmarker.detect( videoFrame: image, timestampInMilliseconds: timestamp)
Sự kiện phát trực tiếp
try handLandmarker.detectAsync( image: image, timestampInMilliseconds: timestamp)
Objective-C
Bài đăng có hình ảnh
MPPHandLandmarkerResult *result = [handLandmarker detectInImage:image error:nil];
Video
MPPHandLandmarkerResult *result = [handLandmarker detectInVideoFrame:image timestampInMilliseconds:timestamp error:nil];
Sự kiện phát trực tiếp
BOOL success = [handLandmarker detectAsyncInImage:image timestampInMilliseconds:timestamp error:nil];
Ví dụ về mã Bàn tay thắng cảnh cho thấy cách triển khai từng chế độ trong số này một cách chi tiết hơn. Mã ví dụ cho phép người dùng chuyển đổi giữa các chế độ xử lý. Điều này có thể không bắt buộc đối với trường hợp sử dụng của bạn.
Xin lưu ý những điều sau:
Khi chạy ở chế độ video hoặc chế độ phát trực tiếp, bạn cũng phải cung cấp dấu thời gian của khung dữ liệu đầu vào cho tác vụ có mốc được đánh dấu bằng tay.
Khi chạy ở chế độ hình ảnh hoặc video, tác vụ Tay cột mốc sẽ chặn luồng hiện tại cho đến khi xử lý xong hình ảnh hoặc khung đầu vào. Để tránh chặn luồng hiện tại, hãy thực thi quá trình xử lý trong luồng ở chế độ nền bằng khung Dispatch của iOS hoặc NSOperation.
Khi chạy ở chế độ phát trực tiếp, tác vụ Đánh dấu tay sẽ trả về ngay lập tức và không chặn luồng hiện tại. Hàm này gọi phương thức
handLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:)
với kết quả của điểm mốc gắn tay sau khi xử lý từng khung đầu vào. Tay Thắng cảnh gọi phương thức này không đồng bộ trên hàng đợi điều phối nối tiếp riêng. Để hiển thị kết quả trên giao diện người dùng, hãy gửi kết quả đến hàng đợi chính sau khi xử lý kết quả. Nếu hàmdetectAsync
được gọi khi tác vụ có Cột mốc cầm tay đang bận xử lý một khung khác, thì Tay Cột mốc sẽ bỏ qua khung đầu vào mới.
Xử lý và hiển thị kết quả
Sau khi chạy dự đoán, nhiệm vụ Tay mốc sẽ trả về một HandLandmarkerResult
chứa các điểm mốc trên kim trong toạ độ hình ảnh, điểm mốc trên tay theo toạ độ thế giới và hành vi thuận tay(tay trái/phải) của tay được phát hiện.
Sau đây là ví dụ về dữ liệu đầu ra của nhiệm vụ này:
Đầu ra HandLandmarkerResult
chứa 3 thành phần. Mỗi thành phần là một mảng, trong đó mỗi phần tử chứa các kết quả sau đây cho một kim được phát hiện:
Tay thuận
Tay thuận biểu thị việc tay được phát hiện là tay trái hay tay phải.
Địa danh
Có 21 điểm mốc kim, mỗi mốc bao gồm các toạ độ
x
,y
vàz
. Các toạ độx
vày
được chuẩn hoá lần lượt thành [0,0, 1,0] theo chiều rộng và chiều cao của hình ảnh. Toạ độz
thể hiện chiều sâu của điểm mốc, với chiều sâu ở cổ tay là gốc. Giá trị càng nhỏ, điểm đánh dấu càng gần với camera. Độ lớn củaz
sử dụng tỷ lệ gần tương tự nhưx
.Điểm mốc Thế giới
Các mốc 21 kim cũng được trình bày theo toạ độ trên thế giới. Mỗi điểm mốc bao gồm
x
,y
vàz
, biểu thị các toạ độ 3D thực tế tính bằng mét với gốc toạ độ ở tâm hình học của kim đồng hồ.
HandLandmarkerResult:
Handedness:
Categories #0:
index : 0
score : 0.98396
categoryName : Left
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)
Hình ảnh sau đây minh hoạ kết quả của tác vụ: