Hướng dẫn phát hiện điểm mốc tư thế cho iOS

Nhiệm vụ Điểm mốc tư thế cho phép bạn phát hiện các địa danh của cơ thể người trong một hình ảnh hoặc video. Bạn có thể sử dụng tác vụ này để xác định các vị trí chính trên cơ thể, phân tích tư thế và phân loại các chuyển động. Nhiệm vụ này sử dụng các mô hình học máy (ML) hoạt động với một hình ảnh hoặc video. Tác vụ này sẽ xuất ra các điểm đánh dấu tư thế cơ thể theo toạ độ hình ảnh và theo toạ độ thế giới 3 chiều.

Những hướng dẫn này cho bạn biết cách sử dụng Pose Landmarker với các ứng dụng iOS. Bạn có thể xem mã mẫu được mô tả trong các hướng dẫn này trên GitHub.

Bạn có thể xem cách thực hiện tác vụ này bằng cách xem Bản minh hoạ web này. Để biết thêm thông tin về các tính năng, mô hình và tuỳ chọn cấu hình của tác vụ này, hãy xem phần Tổng quan.

Ví dụ về mã

Mã ví dụ về Tác vụ MediaPipe là cách triển khai cơ bản của ứng dụng Pose Landmarker dành cho iOS. Ví dụ này sử dụng máy ảnh trên một thiết bị iOS thực để phát hiện các tư thế trong một luồng video liên tục. Ứng dụng cũng có thể phát hiện tư thế trong hình ảnh và video từ thư viện thiết bị.

Bạn có thể sử dụng ứng dụng này làm điểm xuất phát cho ứng dụng iOS của riêng mình hoặc tham khảo ứng dụng này khi sửa đổi một ứng dụng hiện có. Mã ví dụ về Điểm đánh dấu tư thế được lưu trữ trên GitHub.

Tải mã xuống

Các 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:

  1. Sao chép kho lưu trữ git bằng lệnh sau:

    git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples

  2. Bạn có thể định cấu hình thực thể git để sử dụng tính năng kiểm tra thư mục thưa, nhờ đó bạn chỉ có các tệp cho ứng dụng mẫu Pose Landmarker:

    cd mediapipe
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set examples/pose_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 cho iOS.

Các thành phần chính

Các tệp sau đây chứa mã quan trọng cho ứng dụng ví dụ về Điểm đánh dấu tư thế:

  • PoseLandmarkerService.swift: khởi chạy điểm đánh dấu, xử lý lựa chọn mô hình và chạy suy luận trên dữ liệu đầu vào.
  • CameraViewController: triển khai giao diện người dùng cho chế độ nhập nguồn cấp dữ liệu máy ảnh trực tiếp và trực quan hoá các điểm tham quan.
  • MediaLibraryViewController.swift: triển khai giao diện người dùng cho chế độ nhập tệp hình ảnh tĩnh và video, đồng thời trực quan hoá các điểm tham quan.

Thiết lập

Phần này mô tả các bước chính để thiết lập môi trường phát triển và dự án mã để sử dụng Pose Landmarker. Để biết thông tin chung về cách thiết lập môi trường phát triển cho việc sử dụng các tác vụ MediaPipe, bao gồm cả các yêu cầu về phiên bản nền tảng, hãy xem Hướng dẫn thiết lập cho iOS.

Phần phụ thuộc

Điểm mốc Pose 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 và không yêu cầu thiết lập bổ sung 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 bằng các pod cần thiết cho ứng dụng, hãy tham khảo phần Sử dụng CocoaPods.

Thêm nhóm MediaPipeTasksVision trong Podfile bằng mã sau:

target 'MyPoseLandmarkerApp' 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 cho iOS để biết thêm thông tin về cách thiết lập Podfile.

Mẫu

Tác vụ MediaPipe Pose Tager cần có một gói đã huấn luyện tương thích với tác vụ này. Để biết thêm thông tin về các mô hình đã huấn luyện hiện có cho công cụ Pose Landmarker, hãy xem phần Mô hình trong phần tổng quan về tác vụ.

Sử dụng tập lệnh download_models.sh để tải các mô hình xuống và thêm mô hình đó vào thư mục dự án bằng Xcode. Để biết hướng dẫn về cách thêm tệp vào dự án Xcode, hãy tham khảo phần 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 Điểm đánh dấu tư thế bằng cách gọi một trong các trình khởi tạo của tác vụ đó. Trình khởi tạo PoseLandmarker(options:) chấp nhận các giá trị cho các tuỳ chọn cấu hình.

Nếu không cần khởi tạo Điểm đánh dấu tư thế bằng các tuỳ chọn cấu hình tuỳ chỉnh, bạn có thể sử dụng trình khởi chạy PoseLandmarker(modelPath:) để tạo Điểm đánh dấu tư thế bằng các tuỳ chọn mặc định. Để biết thêm thông tin về các tuỳ chọn cấu hình, hãy xem phần Tổng quan về cấu hình.

Tác vụ Điểm đánh dấu tư thế hỗ trợ 3 loại dữ liệu đầu vào: hình ảnh tĩnh, tệp video và luồng video trực tiếp. Theo mặc định, PoseLandmarker(modelPath:) sẽ khởi chạy một tác vụ cho ảnh tĩnh. Nếu bạn muốn khởi chạy tác vụ để xử lý các tệp video hoặc luồng video phát trực tiếp, hãy sử dụng PoseLandmarker(options:) để chỉ định chế độ chạy video hoặc phát trực tiếp. Chế độ phát trực tiếp cũng yêu cầu tuỳ chọn cấu hình poseLandmarkerLiveStreamDelegate bổ sung, cho phép Điểm đánh dấu tư thế phân phối kết quả phát hiện điểm đánh dấu tư thế cho đối tượng uỷ quyền một cách không đồng bộ.

Chọn thẻ tương ứng với chế độ chạy để xem cách tạo tác vụ và chạy suy luận.

Swift

Hình ảnh

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "pose_landmarker",
                                      ofType: "task")

let options = PoseLandmarkerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .image
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence
options.numPoses = numPoses

let poseLandmarker = try PoseLandmarker(options: options)

Video

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "pose_landmarker",
                                      ofType: "task")

let options = PoseLandmarkerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .video
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence
options.numPoses = numPoses

let poseLandmarker = try PoseLandmarker(options: options)

Sự kiện phát trực tiếp

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `PoseLandmarkerLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the pose landmarker calls once it finishes
// performing pose landmark detection in each input frame.
class PoseLandmarkerResultProcessor: NSObject, PoseLandmarkerLiveStreamDelegate {

  func poseLandmarker(
    _ poseLandmarker: PoseLandmarker,
    didFinishDetection result: PoseLandmarkerResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {

    // Process the pose landmarker result or errors here.

  }
}

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "pose_landmarker",
                                      ofType: "task")

let options = PoseLandmarkerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .liveStream
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence
options.numPoses = numPoses

// Assign an object of the class to the `poseLandmarkerLiveStreamDelegate`
// property.
let processor = PoseLandmarkerResultProcessor()
options.poseLandmarkerLiveStreamDelegate = processor

let poseLandmarker = try PoseLandmarker(options: options)

Objective-C

Hình ảnh

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"pose_landmarker"
                                                      ofType:@"task"];

MPPPoseLandmarkerOptions *options = [[MPPPoseLandmarkerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeImage;
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence;
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence;
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence;
options.numPoses = numPoses;

MPPPoseLandmarker *poseLandmarker =
  [[MPPPoseLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];

Video

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"pose_landmarker"
                                                      ofType:@"task"];

MPPPoseLandmarkerOptions *options = [[MPPPoseLandmarkerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeVideo;
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence;
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence;
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence;
options.numPoses = numPoses;

MPPPoseLandmarker *poseLandmarker =
  [[MPPPoseLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];

Sự kiện phát trực tiếp

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `MPPPoseLandmarkerLiveStreamDelegate` protocol
// and implements the method that the pose landmarker calls once it finishes
// performing pose landmarks= detection in each input frame.

@interface APPPoseLandmarkerResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation APPPoseLandmarkerResultProcessor

-   (void)poseLandmarker:(MPPPoseLandmarker *)poseLandmarker
    didFinishDetectionWithResult:(MPPPoseLandmarkerResult *)poseLandmarkerResult
         timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                           error:(NSError *)error {

    // Process the pose landmarker result or errors here.

}

@end

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"pose_landmarker"
                                                      ofType:@"task"];

MPPPoseLandmarkerOptions *options = [[MPPPoseLandmarkerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream;
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence;
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence;
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence;
options.numPoses = numPoses;

// Assign an object of the class to the `poseLandmarkerLiveStreamDelegate`
// property.
APPPoseLandmarkerResultProcessor *processor =
  [APPPoseLandmarkerResultProcessor new];
options.poseLandmarkerLiveStreamDelegate = processor;

MPPPoseLandmarker *poseLandmarker =
  [[MPPPoseLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];

Lưu ý: Nếu bạn sử dụng chế độ video hoặc chế độ phát trực tiếp, Pose Tager sẽ sử dụng tính năng theo dõi để tránh kích hoạt mô hình phát hiện tì tay trên mọi khung hình, giúp giảm độ trễ.

Các lựa chọn về cấu hình

Tác vụ này có các tuỳ chọn cấu hình sau đây cho ứng dụng iOS:

Tên lựa chọn Mô tả Phạm vi giá trị Giá trị mặc định
running_mode Thiết lập chế độ chạy cho tác vụ. Có 3 chế độ:

IMAGE: Chế độ để nhập một hình ảnh.

VIDEO: Chế độ cho các khung hình đã giải mã của video.

LIVE_STREAM: Chế độ phát trực tiếp dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như từ máy ảnh. Ở chế độ này, poseLandmarkerLiveStreamDelegate phải được đặt thành một thực thể của lớp triển khai PoseLandmarkerLiveStreamDelegate để nhận được kết quả thực hiện phát hiện mốc tư thế một cách không đồng bộ. 		{RunningMode.image, RunningMode.video, RunningMode.liveStream} RunningMode.image
num_poses Số lượng tư thế tối đa mà Điểm đánh dấu tư thế có thể phát hiện. Integer > 0 1
min_pose_detection_confidence Điểm tin cậy tối thiểu để quá trình phát hiện tư thế được coi là thành công. Float [0.0,1.0] 0.5
min_pose_presence_confidence Điểm tin cậy tối thiểu của điểm hiện diện tư thế trong quá trình phát hiện điểm đánh dấu tư thế. Float [0.0,1.0] 0.5
min_tracking_confidence Điểm tin cậy tối thiểu để việc theo dõi tư thế được coi là thành công. Float [0.0,1.0] 0.5
output_segmentation_masks Liệu Pose Landmarker có xuất ra mặt nạ phân đoạn cho tư thế đã phát hiện hay không. Boolean False
result_callback Đặt trình nghe kết quả để nhận kết quả của điểm đánh dấu không đồng bộ khi Pose Landmarker ở chế độ phát trực tiếp. Chỉ sử dụng được khi bạn đặt chế độ chạy thành LIVE_STREAM ResultListener N/A

Cấu hình sự kiện phát trực tiếp

Khi chế độ chạy được đặt thành phát trực tiếp, Pose Landmarker yêu cầu tuỳ chọn cấu hình poseLandmarkerLiveStreamDelegate bổ sung, cho phép Pose Landmarker phân phối kết quả phát hiện điểm đánh dấu tư thế một cách không đồng bộ. Phương thức uỷ quyền phải triển khai phương thức poseLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) mà Pose Landmarker gọi sau khi xử lý kết quả của việc phát hiện điểm đánh dấu tư thế trên mỗi khung hình.

Tên tùy chọn Mô tả Phạm vi giá trị Giá trị mặc định
poseLandmarkerLiveStreamDelegate Cho phép Pose Landmarker nhận kết quả của việc phát hiện điểm đánh dấu tư thế không đồng bộ ở chế độ phát trực tiếp. Lớp có bản sao được đặt thành thuộc tính này phải triển khai phương thức poseLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:). Không áp dụng Chưa 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 Trình xác định vị trí tư thế. 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 suy luận. Để biết thêm thông tin về MPImage, hãy tham khảo API MPImage.

Hãy chọn định dạng hình ảnh iOS dựa trên trường hợp sử dụng của bạn và chế độ chạy mà ứng dụng yêu cầu.MPImage chấp nhận các định dạng hình ảnh iOS UIImage, CVPixelBuffer và CMSampleBuffer.

UIImage

Định dạng UIImage phù hợp với các chế độ chạy sau:

  • Hình ảnh: có thể chuyển đổi hình ảnh từ gói ứng dụng, thư viện người dùng hoặc hệ thống tệp có định dạng là hình ảnh UIImage thành đối tượng MPImage.

  • 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 tạo MPImage với hướng mặc định UIImage.Orientation.Up. Bạn có thể khởi chạy MPImage bằng bất kỳ giá trị UIImage.Orientation nào được hỗ trợ. Trình đánh dấu tư thế 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 Apple về UIImage.

CVPixelBuffer

Định dạng CVPixelBuffer rất phù hợp với các ứng dụng tạo khung và sử dụng khung CoreImage của iOS để xử lý.

Định dạng CVPixelBuffer phù hợp với các chế độ chạy sau:

  • Hình ảnh: các ứng dụng tạo hình ảnh CVPixelBuffer sau khi xử lý một số hình ảnh bằng khung CoreImage của iOS có thể được gửi đến Pose Landmarker ở chế độ chạy hình ảnh.

  • Video: bạn có thể chuyển đổi khung hình video sang định dạng CVPixelBuffer để xử lý, sau đó gửi đến Pose Landmarker ở chế độ video.

  • phát trực tiếp: các ứng dụng sử dụng máy ảnh iOS để tạo khung hình có thể được chuyển đổi sang định dạng CVPixelBuffer để xử lý trước khi được gửi đến Điểm đánh dấu tư thế 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 Apple về CVPixelBuffer.

CMSampleBuffer

Định dạng CMSampleBuffer lưu trữ các mẫu nội dung nghe nhìn thuộc một loại nội dung nghe nhìn đồng nhất và phù hợp với chế độ chạy phát trực tiếp. Khung hình trực tiếp từ máy ảnh iOS được phân phối không đồng bộ ở định dạng CMSampleBuffer bằng iOS AVCaptureVideoDataOutput.

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 dành cho nhà phát triển Apple về CMSampleBuffer.

Chạy tác vụ

Để chạy Trình phân cách tư thế, hãy sử dụng phương thức detect() dành riêng cho chế độ chạy đã chỉ định:

  • Hình ảnh tĩnh: detect(image:)
  • Video: detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
  • Phát trực tiếp: detectAsync(image:timestampInMilliseconds:)

Các mẫu mã sau đây cho thấy các ví dụ đơn giản về cách chạy Pose Landmarker ở các chế độ chạy khác nhau:

Swift

Hình ảnh

let result = try poseLandmarker.detect(image: image)

Video

let result = try poseLandmarker.detect(
  videoFrame: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)

Sự kiện phát trực tiếp

try poseLandmarker.detectAsync(
  image: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)

Objective-C

Hình ảnh

MPPPoseLandmarkerResult *result =
  [poseLandmarker detectImage:image error:nil];

Video

MPPPoseLandmarkerResult *result =
  [poseLandmarker detectVideoFrame:image
           timestampInMilliseconds:timestamp
                             error:nil];

Sự kiện phát trực tiếp

BOOL success =
  [poseLandmarker detectAsyncImage:image
           timestampInMilliseconds:timestamp
                             error:nil];

Ví dụ về mã Điểm đánh dấu tư thế cho thấy cách triển khai từng chế độ này một cách chi tiết hơn detect(image:), detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:) và detectAsync(image:timestampInMilliseconds:). Mã mẫu cho phép người dùng chuyển đổi giữa các chế độ xử lý 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 đầu vào cho tác vụ Điểm đánh dấu tư thế.

  • Khi chạy ở chế độ hình ảnh hoặc video, tác vụ Điểm đánh dấu Pose 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 nền bằng cách sử dụng khung iOS Dispatch hoặc NSOperation.

  • Khi chạy ở chế độ phát trực tiếp, tác vụ Điểm đánh dấu tư thế sẽ trả về ngay lập tức và không chặn luồng hiện tại. Phương thức này gọi phương thức poseLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) với kết quả của điểm đánh dấu tư thế sau khi xử lý từng khung đầu vào. Pose Landmarker gọi phương thức này một cách không đồng bộ trên hàng đợi điều phối nối tiếp chuyên dụng. Để hiển thị kết quả trên giao diện người dùng, hãy điều phối kết quả đến hàng đợi chính sau khi xử lý kết quả. Nếu hàm detectAsync được gọi khi tác vụ Điểm đánh dấu tư thế đang bận xử lý một khung hình khác, thì Điểm đánh dấu tư thế sẽ bỏ qua khung đầu vào mới.

Xử lý và hiển thị kết quả

Khi chạy quy trình suy luận, tác vụ Điểm đánh dấu tư thế sẽ trả về một PoseLandmarkerResult chứa toạ độ của từng điểm đánh dấu tư thế.

Sau đây là ví dụ về dữ liệu đầu ra của tác vụ này:

PoseLandmarkerResult:
  Landmarks:
    Landmark #0:
      x            : 0.638852
      y            : 0.671197
      z            : 0.129959
      visibility   : 0.9999997615814209
      presence     : 0.9999984502792358
    Landmark #1:
      x            : 0.634599
      y            : 0.536441
      z            : -0.06984
      visibility   : 0.999909
      presence     : 0.999958
    ... (33 landmarks per pose)
  WorldLandmarks:
    Landmark #0:
      x            : 0.067485
      y            : 0.031084
      z            : 0.055223
      visibility   : 0.9999997615814209
      presence     : 0.9999984502792358
    Landmark #1:
      x            : 0.063209
      y            : -0.00382
      z            : 0.020920
      visibility   : 0.999976
      presence     : 0.999998
    ... (33 world landmarks per pose)
  SegmentationMasks:
    ... (pictured below)

Kết quả đầu ra chứa cả toạ độ chuẩn hoá (Landmarks) và toạ độ thế giới (WorldLandmarks) cho từng mốc.

Kết quả chứa các toạ độ chuẩn hoá sau (Landmarks):

  • x và y: Toạ độ điểm tham chiếu được chuẩn hoá trong khoảng từ 0 đến 1 theo chiều rộng (x) và chiều cao (y) của hình ảnh.

  • z: Độ sâu điểm đánh dấu, với độ sâu tại điểm giữa hông làm gốc. Giá trị càng nhỏ thì điểm mốc càng gần camera. Magnitude của z sử dụng gần giống với tỷ lệ của x.

  • visibility: Xác suất xuất hiện địa danh trong hình ảnh.

Kết quả đầu ra chứa các toạ độ thế giới sau (WorldLandmarks):

  • x, y và z: Toạ độ 3D thực tế tính bằng mét, với điểm giữa của hông làm gốc.

  • visibility: Khả năng điểm mốc hiển thị trong hình ảnh.

Hình ảnh sau đây cho thấy hình ảnh trực quan của kết quả tác vụ:

Mặt nạ phân đoạn không bắt buộc thể hiện khả năng mỗi pixel thuộc về một người được phát hiện. Hình ảnh sau đây là mặt nạ phân đoạn của kết quả tác vụ:

Mã ví dụ về Pose GMTer minh hoạ cách hiển thị kết quả Pose Campaigner (Trình xác định tư thế).