MediaPipe Poz İşaretçisi görevi, bir görüntüdeki insan vücuduna ait önemli noktaları tespit etmenizi ya da videosunu izleyin. Bu görevi vücutla ilgili önemli konumları belirlemek, duruşunuzu analiz etmek, ve hareketleri kategorilere ayırabilirsiniz. Bu görev, makine öğrenimi (ML) modellerini kullanır. tek resim veya videoyla çalışır. Görev, görüntüdeki vücut duruşunda önemli noktaları gösterir koordinatlarla ve 3 boyutlu dünya koordinatlarında gösterir.
Başlayın
Aşağıdaki adımları uygulayarak bu görevi kullanmaya başlayın: yardımcı olur. Platforma özel bu kılavuzlar, Google'ın temel özelliklerini önerilen model ve kod örneği dahil olmak üzere bu görevin uygulanması önerilen yapılandırma seçenekleriyle:
- Android - Kod örneği - Kılavuz
- Python - Kod örneği - Kılavuz
- Web - Kod örneği - Kılavuz
Görev ayrıntıları
Bu bölümde özellikler, girişler, çıkışlar ve yapılandırma açıklanmaktadır. bu görev için kullanılabilir.
Özellikler
- Giriş resmi işleme: İşleme; resim döndürme, yeniden boyutlandırma, normalleştirme ve renk alanı dönüştürme işlemlerini içerir.
- Puan eşiği: Sonuçları tahmin puanlarına göre filtreleyin.
| Görev girişleri | Görev çıkışları |
|---|---|
Poz İşaretçisi, şu veri türlerinden birinin girişini kabul eder:
|
Poz İşaretçisi aşağıdaki sonuçları verir:
|
Yapılandırma seçenekleri
Bu görev aşağıdaki yapılandırma seçeneklerine sahiptir:
| Seçenek Adı | Açıklama | Değer Aralığı | Varsayılan Değer |
|---|---|---|---|
running_mode |
Görev için çalışma modunu ayarlar. Üç tane var
modlar: . IMAGE: Tek resimli giriş modu. . . VIDEO: Bir videonun kodu çözülmüş karelerine yönelik mod. . . LIVE_STREAM: Giriş canlı yayını modu kameradan alınan veriler gibi. Bu modda, resultListener, sonuçları almak üzere bir dinleyici ayarlamak için çağrıldı eşzamansız olarak ayarlayabilirsiniz. |
{IMAGE, VIDEO, LIVE_STREAM} |
IMAGE |
num_poses |
tarafından algılanabilecek maksimum poz sayısı Poz İşaretçisi. | Integer > 0 |
1 |
min_pose_detection_confidence |
Poz algılamanın olması için gereken minimum güven puanı kabul edilir. | Float [0.0,1.0] |
0.5 |
min_pose_presence_confidence |
Pozlamanın minimum güven puanı puanının yüksek olması gerekir. | Float [0.0,1.0] |
0.5 |
min_tracking_confidence |
Poz izleme için minimum güven puanı kabul edilir. | Float [0.0,1.0] |
0.5 |
output_segmentation_masks |
Poz İşaretçisi'nin algılanan öğe için bir segmentasyon maskesi verip vermediği poz verin. | Boolean |
False |
result_callback |
Sonuç işleyiciyi işaretleyici sonuçlarını alacak şekilde ayarlar
otomatik olarak senkronize edilir.
Yalnızca koşu modu LIVE_STREAM olarak ayarlandığında kullanılabilir |
ResultListener |
N/A |
Modeller
Poz İşaretçisi, pozdaki önemli noktaları tahmin etmek için bir dizi model kullanır. İlk model, bir resim çerçevesinde insan vücudunun varlığını algılar ve ikinci sırada modeli, vücut üzerindeki önemli noktaları bulur.
Aşağıdaki modeller, indirilebilir bir model paketi olarak bir araya getirilmiştir:
- Poz algılama modeli: Birkaç tuş duruşuyla vücut olup olmadığını algılar önemli noktalardır.
- Poz işaretleyici modeli: Pozun tam bir eşlemesini ekler. Model 33 boyutlu 33 pozla ilgili tahmin sunar.
Bu paket, konvolüsyonel nöral ağ kullanıyor MobileNetV2'ye benzer ve optimize edilmiştir gerçek zamanlı fitness uygulamaları için kullanılabilir. Etiketin bu varyantı BlazePose modeli kullanımları GHUM 3D insan şekli modelleme hattı kullanarak bir gezegenin tüm 3D vücudunun duruşunu tahmin etmek tek tek resimler veya videolardır.
| Model paketi | Giriş şekli | Veri türü | Model Kartları | Sürümler |
|---|---|---|---|---|
| Poz işaretçisi (basit) | Poz dedektörü: 224 x 224 x 3 Poz işaretçisi: 256 x 256 x 3 |
kayan noktalı 16 | bilgi | En yeniler |
| Poz işareti (Tam) | Poz dedektörü: 224 x 224 x 3 Poz işaretçisi: 256 x 256 x 3 |
kayan noktalı 16 | bilgi | En yeniler |
| Poz işareti (Yoğun) | Poz dedektörü: 224 x 224 x 3 Poz işaretçisi: 256 x 256 x 3 |
kayan noktalı 16 | bilgi | En yeniler |
Poz işaretleyici modeli
Poz işaretleyici modeli, vücutla ilgili 33 önemli nokta konumunu izler. Vücudun şu bölümlerinin yaklaşık konumu:
Model çıkışı hem normalleştirilmiş koordinatlar (Landmarks) hem de dünya içeriyor
koordinatları (WorldLandmarks) girin.