คู่มือการตรวจหาจุดสังเกตของมือสำหรับ Python

งานหาจุดสังเกตของมือของ MediaPipe ช่วยให้คุณตรวจหาจุดสังเกตของมือในรูปภาพได้ วิธีการเหล่านี้แสดงวิธีใช้ Hand Landmarker กับ Python ตัวอย่างโค้ดที่อธิบายในวิธีการเหล่านี้มีอยู่ใน GitHub

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ โมเดล และตัวเลือกการกำหนดค่าของงานนี้ โปรดดูที่ภาพรวม

ตัวอย่างโค้ด

โค้ดตัวอย่างสำหรับ Handจุดสังเกต เป็นการนำการทำงานนี้ใน Python มาใช้อย่างสมบูรณ์เพื่อใช้ในการอ้างอิงของคุณ โค้ดนี้จะช่วยคุณทดสอบงานนี้ และเริ่มสร้างตัวตรวจจับจุดสังเกตของคุณเอง คุณสามารถดู เรียกใช้ และแก้ไขโค้ดตัวอย่างเครื่องหมายจุดสังเกตบนมือได้โดยใช้เพียงเว็บเบราว์เซอร์

หากใช้เครื่องหมายจุดสังเกตบนมือสำหรับ Raspberry Pi โปรดดูแอปตัวอย่าง Raspberry Pi

ตั้งค่า

ส่วนนี้จะอธิบายขั้นตอนสำคัญในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและโค้ดโปรเจ็กต์เพื่อใช้ Hand Landmarker โดยเฉพาะ สำหรับข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อใช้งาน MediaPipe รวมถึงข้อกำหนดเวอร์ชันของแพลตฟอร์ม โปรดดูคู่มือการตั้งค่าสำหรับ Python

แพ็กเกจ

ภารกิจเครื่องหมายจุดสังเกตของมือ MediaPipe ต้องใช้แพ็กเกจ mediapipe PyPI คุณสามารถติดตั้งและนําเข้าข้อมูลต่อไปนี้ได้

$ python -m pip install mediapipe

การนำเข้า

นําเข้าคลาสต่อไปนี้เพื่อเข้าถึงฟังก์ชันงานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือ

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

รุ่น

งานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือ MediaPipe ต้องใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกซึ่งเข้ากันได้กับงานนี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วสำหรับเครื่องระบุจุดสังเกตบนมือได้ที่ส่วนโมเดลในภาพรวมของงาน

เลือกและดาวน์โหลดโมเดล แล้วจัดเก็บไว้ในไดเรกทอรีในเครื่อง

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

ใช้พารามิเตอร์BaseOptionsออบเจ็กต์ model_asset_path เพื่อระบุเส้นทางของโมเดลที่จะใช้ ดูตัวอย่างโค้ดได้ที่ส่วนถัดไป

สร้างงาน

งานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือ MediaPipe ใช้ฟังก์ชัน create_from_options เพื่อตั้งค่างาน ฟังก์ชัน create_from_options ยอมรับค่าสำหรับตัวเลือกการกําหนดค่าที่จะจัดการ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการกำหนดค่าได้ที่ตัวเลือกการกำหนดค่า

โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างและกําหนดค่างานนี้

ตัวอย่างเหล่านี้ยังแสดงรูปแบบต่างๆ ของการสร้างงานสำหรับรูปภาพ ไฟล์วิดีโอ และไลฟ์สตรีมด้วย

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
HandLandmarker = mp.tasks.vision.HandLandmarker
HandLandmarkerOptions = mp.tasks.vision.HandLandmarkerOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a hand landmarker instance with the image mode:
options = HandLandmarkerOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.IMAGE)
with HandLandmarker.create_from_options(options) as landmarker:
  # The landmarker is initialized. Use it here.
  # ...
    

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
HandLandmarker = mp.tasks.vision.HandLandmarker
HandLandmarkerOptions = mp.tasks.vision.HandLandmarkerOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a hand landmarker instance with the video mode:
options = HandLandmarkerOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.VIDEO)
with HandLandmarker.create_from_options(options) as landmarker:
  # The landmarker is initialized. Use it here.
  # ...
    

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
HandLandmarker = mp.tasks.vision.HandLandmarker
HandLandmarkerOptions = mp.tasks.vision.HandLandmarkerOptions
HandLandmarkerResult = mp.tasks.vision.HandLandmarkerResult
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a hand landmarker instance with the live stream mode:
def print_result(result: HandLandmarkerResult, output_image: mp.Image, timestamp_ms: int):
    print('hand landmarker result: {}'.format(result))

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

ดูตัวอย่างที่สมบูรณ์ของการสร้างเครื่องมือไฮไลต์ด้วยมือเพื่อใช้กับรูปภาพได้ที่ตัวอย่างโค้ด

ตัวเลือกการกำหนดค่า

งานนี้มีตัวเลือกการกำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับแอปพลิเคชัน Python

เตรียมข้อมูล

เตรียมอินพุตเป็นไฟล์รูปภาพหรืออาร์เรย์ NumPy แล้วแปลงเป็นออบเจ็กต์ mediapipe.Image หากอินพุตเป็นไฟล์วิดีโอหรือสตรีมแบบสดจากเว็บแคม คุณสามารถใช้ไลบรารีภายนอก เช่น OpenCV เพื่อโหลดเฟรมอินพุตเป็นอาร์เรย์ 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)
    

เรียกใช้งาน

เครื่องมือระบุจุดสังเกตของมือใช้ฟังก์ชัน detect, detect_for_video และ detect_async เพื่อทริกเกอร์การอนุมาน สำหรับการตรวจหาจุดสังเกตของมือ ซึ่งจะรวมถึงการประมวลผลข้อมูลอินพุตล่วงหน้า การตรวจจับมือในรูปภาพ และการตรวจจับจุดสังเกตของมือ

โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการประมวลผลด้วยโมเดลงาน

# Perform hand landmarks detection on the provided single image.
# The hand landmarker must be created with the image mode.
hand_landmarker_result = landmarker.detect(mp_image)
    

# Perform hand landmarks detection on the provided single image.
# The hand landmarker must be created with the video mode.
hand_landmarker_result = landmarker.detect_for_video(mp_image, frame_timestamp_ms)
    

# Send live image data to perform hand landmarks detection.
# The results are accessible via the `result_callback` provided in
# the `HandLandmarkerOptions` object.
# The hand landmarker must be created with the live stream mode.
landmarker.detect_async(mp_image, frame_timestamp_ms)
    

โปรดทราบดังต่อไปนี้

• เมื่อทำงานในโหมดวิดีโอหรือโหมดสตรีมแบบสด คุณต้องระบุการประทับเวลาของเฟรมอินพุตให้กับงาน Hand Landmarker ด้วย
• เมื่อเรียกใช้ในโมเดลรูปภาพหรือวิดีโอ งานเครื่องมือไฮไลต์ด้วยมือจะบล็อกเทรดปัจจุบันจนกว่าจะประมวลผลรูปภาพหรือเฟรมอินพุตเสร็จสิ้น
• เมื่อทำงานในโหมดสตรีมแบบสด งานเครื่องมือไฮไลต์ด้วยมือจะไม่บล็อกชุดข้อความปัจจุบัน แต่จะกลับมาทำงานทันที โดยจะเรียกใช้โปรแกรมรับฟังผลลัพธ์พร้อมผลการตรวจจับทุกครั้งที่ประมวลผลเฟรมอินพุตเสร็จแล้ว หากมีการเรียกใช้ฟังก์ชันการตรวจจับเมื่องานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือกำลังประมวลผลเฟรมอื่นอยู่ งานจะละเว้นเฟรมอินพุตใหม่

ดูตัวอย่างที่สมบูรณ์ของการใช้เครื่องหมายจุดสังเกตของมือในรูปภาพได้ที่รายละเอียดในตัวอย่างโค้ด

จัดการและแสดงผลลัพธ์

เครื่องมือระบุจุดสังเกตของมือจะสร้างออบเจ็กต์ผลลัพธ์ของเครื่องมือระบุจุดสังเกตของมือสําหรับการเรียกใช้การตรวจจับแต่ละครั้ง ออบเจ็กต์ผลลัพธ์ประกอบด้วยจุดสังเกตของมือในพิกัดรูปภาพ จุดสังเกตของมือในพิกัดโลก และความถนัดของมือ(ซ้าย/ขวา) ของมือที่ตรวจพบ

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงตัวอย่างข้อมูลเอาต์พุตจากงานนี้

เอาต์พุต HandLandmarkerResult มี 3 คอมโพเนนต์ คอมโพเนนต์แต่ละรายการเป็นอาร์เรย์ โดยแต่ละองค์ประกอบจะมีผลลัพธ์ต่อไปนี้สําหรับมือที่ตรวจพบ 1 ข้าง

• ความถนัดของมือ

  ลักษณะการจับถือแสดงว่ามือที่ตรวจพบเป็นมือซ้ายหรือมือขวา

• จุดสังเกต

  มีจุดสังเกตของมือ 21 จุด โดยแต่ละจุดประกอบด้วยพิกัด x, y และ z ระบบจะทำให้พิกัด x และ y เป็นมาตรฐานเป็น [0.0, 1.0] ตามความกว้างและความสูงของรูปภาพตามลำดับ พิกัด z แสดงถึงระดับความลึกของจุดสังเกต โดยที่ระดับความลึกที่ข้อมือคือจุดเริ่มต้น ยิ่งค่านี้เล็ก สถานที่สำคัญก็จะยิ่งอยู่ใกล้กับกล้อง ขนาดของ z ใช้สเกลใกล้เคียงกับ x

• สถานที่สำคัญของโลก

  นอกจากนี้ สถานที่สำคัญ 21 แห่งบนมือจะแสดงเป็นพิกัดโลกด้วย จุดสังเกตแต่ละจุดประกอบด้วย x, y และ z ซึ่งแสดงพิกัด 3 มิติในชีวิตจริงเป็นเมตร โดยจุดเริ่มต้นอยู่ที่จุดศูนย์กลางเชิงเรขาคณิตของมือ

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)

รูปภาพต่อไปนี้แสดงการแสดงภาพเอาต์พุตของงาน

โค้ดตัวอย่างเครื่องมือไฮไลต์ด้วยมือแสดงวิธีแสดงผลลัพธ์ที่แสดงผลจากงาน ดูรายละเอียดได้ในตัวอย่างโค้ด