通过 MediaPipe Pose Markerer 任务，您可以检测图片或视频中人体的特征点。您可以使用此任务识别关键的身体位置，分析姿势并对动作进行分类。此任务使用适用于单个图片或视频的机器学习 (ML) 模型。该任务会在图片坐标和三维世界坐标中输出身体姿势地标。
以下说明介绍了如何在 Web 应用和 JavaScript 应用中使用姿势特征点。如需详细了解此任务的功能、模型和配置选项，请参阅概览。
代码示例
姿势地标的示例代码在 JavaScript 中提供了此任务的完整实现，以供您参考。此代码可帮助您测试此任务并开始构建自己的姿势地标应用。您只需使用网络浏览器即可查看、运行和修改姿势地标示例代码。
初始设置
本部分介绍了专门为使用姿势地标而设置开发环境的关键步骤。如需了解有关设置 Web 和 JavaScript 开发环境的一般信息（包括平台版本要求），请参阅 Web 设置指南。
JavaScript 软件包
姿势地标代码通过 MediaPipe @mediapipe/tasks-vision
NPM 软件包提供。您可以按照平台设置指南中的说明找到并下载这些库。
您可以使用以下命令通过 NPM 安装所需的软件包：
npm install @mediapipe/tasks-vision
如果您想通过内容分发网络 (CDN) 服务导入任务代码，请在 HTML 文件的 <head> 标记中添加以下代码：
<!-- You can replace JSDeliver with another CDN if you prefer -->
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
模型
MediaPipe 姿势特征点任务需要使用与此任务兼容的经过训练的模型。如需详细了解姿势特征点可用的经过训练的模型，请参阅任务概览“模型”部分。
选择并下载模型，然后将其存储在项目目录中：
<dev-project-root>/app/shared/models/
创建任务
使用其中一个姿势特征点 createFrom...() 函数来准备运行推断的任务。结合使用 createFromModelPath() 函数和经过训练的模型文件的相对或绝对路径。如果模型已加载到内存中，您可以使用 createFromModelBuffer() 方法。
以下代码示例演示了如何使用 createFromOptions() 函数设置任务。借助 createFromOptions() 函数，您可以使用配置选项来自定义姿势地标。如需详细了解配置选项，请参阅配置选项。
以下代码演示了如何使用自定义选项构建和配置任务：
const vision = await FilesetResolver.forVisionTasks(
// path/to/wasm/root
"https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@latest/wasm"
);
const poseLandmarker = await poseLandmarker.createFromOptions(
vision,
{
baseOptions: {
modelAssetPath: "path/to/model"
},
runningMode: runningMode
});
配置选项
此任务针对 Web 应用和 JavaScript 应用提供以下配置选项：
| 选项名称 | 说明 | 值范围 | 默认值 |
|---|---|---|---|
runningMode |
设置任务的运行模式。有两种模式： IMAGE：单张图片输入的模式。 VIDEO：视频的解码帧或输入数据（例如来自摄像头）的直播数据中的解码帧的模式。 |
{IMAGE, VIDEO} |
IMAGE |
numPoses |
姿势特征点可以检测到的姿势数量上限。 | Integer > 0 |
1 |
minPoseDetectionConfidence |
姿势检测被视为成功所需的最低置信度分数。 | Float [0.0,1.0] |
0.5 |
minPosePresenceConfidence |
在姿势特征点检测中姿势在线状态分数的最低置信度分数。 | Float [0.0,1.0] |
0.5 |
minTrackingConfidence |
姿势跟踪被视为成功所需的最低置信度分数。 | Float [0.0,1.0] |
0.5 |
outputSegmentationMasks |
姿势特征点是否针对检测到的姿势输出分割掩码。 | Boolean |
False |
准备数据
姿势地标可以检测主机浏览器支持的任何格式的图片中的姿势。该任务还可处理数据输入预处理，包括大小调整、旋转和值归一化。对于视频中的地标姿势，您可以使用该 API 一次快速处理一帧，根据帧的时间戳来确定姿势在视频中出现的时间。
运行任务
姿势地标使用 detect()（运行模式为 IMAGE）和 detectForVideo()（运行模式 VIDEO）方法触发推断。该任务会处理数据，尝试特征点姿势，然后报告结果。
对姿势地标 detect() 和 detectForVideo() 方法的调用会同步运行，并且会阻塞用户插入线程。如果您在设备相机的视频帧中检测到姿势，每次检测都会阻塞主线程。为防止出现这种情况，您可以实现 Web 工作器以在另一个线程上运行 detect() 和 detectForVideo() 方法。
以下代码演示了如何使用任务模型执行处理：
映像
const image = document.getElementById("image") as HTMLImageElement;
const poseLandmarkerResult = poseLandmarker.detect(image);
视频
await poseLandmarker.setOptions({ runningMode: "VIDEO" });
let lastVideoTime = -1;
function renderLoop(): void {
const video = document.getElementById("video");
if (video.currentTime !== lastVideoTime) {
const poseLandmarkerResult = poseLandmarker.detectForVideo(video);
processResults(detections);
lastVideoTime = video.currentTime;
}
requestAnimationFrame(() => {
renderLoop();
});
}
如需查看运行姿势特征点任务的更完整实现，请参阅代码示例。
处理和显示结果
姿势特征点每次运行检测时都会返回一个 poseLandmarkerResult 对象。结果对象包含每个姿势地标的坐标。
下面显示了此任务的输出数据示例：
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)
输出包含每个地标的归一化坐标 (Landmarks) 和世界坐标 (WorldLandmarks)。
输出包含以下标准化坐标 (Landmarks)：
x和y：地标坐标，在 0.0 到 1.0 之间按图片宽度 (x) 和高度 (y) 进行标准化。z：地标深度，以臀部中点的深度为起点。值越小，特征点越靠近镜头。z 量级使用的尺度与x大致相同。visibility：地标在图片中可见的可能性。
输出包含以下世界坐标 (WorldLandmarks)：
x、y和z：真实的三维坐标（以米为单位），臀部中点为原点。visibility：地标在图片中可见的可能性。
下图显示了任务输出的可视化效果：
可选的分割掩码表示每个像素属于检测到的人物的可能性。下图是任务输出的分割掩码：
姿势特征点示例代码演示了如何显示任务返回的结果，请参阅代码示例