mediapipe8 mediapipe human detection crop image 미디어파이프 사람인식 및 crop image mediapipe human detection 기능 만들기 미디어파이프의 Pose Landmark Detection 기능을 이용하여 human detection 기능과 human detection된 image를 crop하여 저장하는 기능까지 만들어보려 한다. mediapipe의 pose landmarks를 이용해서 사람 얼굴을 detector로 인식한 pose estimation을 이용해서 신체 관절 33개 에 대한 x,y,z 좌표값을 추출해 낼 수 있다. 해당 신체 관절 x,y 값을 이용해서 사람이 포함된 이미지 범위를 찾고 human detection 기능으로도 이용해보고자 한다. human detection 후 해당 이미지를 crop하여 따로 사진을 저장함으로서, mediapipe를 이용한 huma.. 2023. 12. 4. Jetson Nano install mediapipe and ERROR: Failed building wheel for h5py 해결법 jetson nano install mediapipe 1. Jetson Nano에서 update를 진행한다. sudo apt update 2. mediapipe 설치를 위한 전제조건 및 종속성을 설치한다. sudo apt-get update sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran sudo apt-get install python3-pip sudo pip3 install -U pip testresources setuptools==49.6.0 sudo pip3 install -U --no-deps numpy==1.19.4 f.. 2023. 11. 13. mediapipe pose classification skeleton angle calculator(관절 각도 계산) mediapipe의 포즈추정을 이용한 포즈 분류 model을 제작하는데 사용할 skeleton angle calculator(관절 각도 계산기)를 사용해보려한다. mediapipe에서 사용된 blaze pose를 이용해서 33개의 landmarks 좌표값을 뽑아낼 수 있다. 33개의 관절 좌표 중 관절각도를 계산하려면 3개 관절의 좌표를 이용해서 사잇각을 구해줄 수 있다. 해당 사잇각을 pose마다 main이 되는 신체 관절의 사잇각으로 활용하여 pose classification 성능을 높여보려고 한다. 포즈 분류의 기준 1. skeleton landmarks의 좌표 값이 일치할 때 분류 2. 주요 관절의 각도가 기준점을 충족할 때 분류 1. pose classification 모델 생성 #classi.. 2023. 5. 2. mediapipe pose estimation data : pose_landmarks VS pose_world_landmarks pose estimation의 산출데이터 3가지 Mediapipe의 pose estimation 기능은 3가지 데이터를 추출하여 결과값으로 활용할 수 있다. 3가지 데이터는 pose_landmarks, pose_world_landmarks, segmentation_mask 이다. pose_landmarks pose_landmarks 좌표는 1point 좌표당 x, y, z의 좌표값과 visibillity 4가지 데이터를 받을 수 있다.한 사진의 포즈에서 skeleton 정보를 33개 뽑을 수 있으니 33 point의 132가지 정보를 추출할 수 있다. - x, y 좌표 값 : 각각 이미지 너비와 높이로 0.0 ~ 1.0 사이값으로 정규화된 랜드마크 좌표 - z 좌표 값 : 엉덩이 중간지점 깊이를 원점으로.. 2023. 2. 23. Mediapipe pose estimation BrazePose 33 landmarks 정보 추출하기 BrazePose BlazePose : On-device Real-time Body Pose Tracking 2020년 google에서 발표한 논문으로 실시간으로 한 명의 사람을 pose estimation하는 기능을 모바일 기기에서 처리하기 위한 솔루션이다. BlazePose는 얼굴, 몸통을 포함하여 눈, 코, 입 등 얼굴 주요부위와 손, 어깨, 무릎, 엉덩이 등 몸 주요부위에 해당하는 33개의 점으로 나타내고 33개의 landmarks를 보여주는 것이 목표이다. BlazePose는 실시간 detect에서 우수한 성능을 보여주는 detector-tracker 방식을 사용하였다. pipeline은 lightweight body pose detector와 pose tracker network로 구성되어 있.. 2023. 2. 9. mediapipe - face detect & pose estimation 동시 실행하기 Mediapipe Face detect & Pose estimation 웹캠 실시간 동시 실행하기 face detection + pose estimation 1. 필요한 라이브러리 설정하기 import cv2 import mediapipe as mp mediapipe와 opencv 라이브러리를 가져와 import 한다. 2. mediapipe solution 중 필요한 것들 가져오기 # face detect에서 필요한 solutions mp_face_detection = mp.solutions.face_detection mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # pose estimation에서 필요한 solutions # mp_drawing = mp.solutions.dr.. 2023. 1. 20. mediapipe face detect - webcam 실시간 실행하기 Mediapipe real-time face detector by webcam Mediapipe face detect solutions Mediapipe의 face detect는 매우 빠른 face detect solution으로 6개의 랜드마크와 여러명의 얼굴을 한꺼번에 인식할 수 있는 기능을 지원한다. mediapipe의 face detection module은 BlazaFace에 기반을 두었다. face detector는 realtime-detect, 형상추론(얼굴 그물망), 3D 얼굴 키포인트 추출, 얼굴 특징, 표정 판별 등 여러 작업에 사용할 수 있고 GPU없이 CPU만으로 작업이 가능하다는 점이 있다. face detect solution API MODEL_SELECTION(0 or 1) 모.. 2023. 1. 19. mediapipe pose classification model - webcam streaming environment mediapipe pose estimation & classification 1. 사람 detect 2. Landmarks Detection pose estimation + classification code (on colab) 라이브러리 설치 & 설정하기 # 라이브러리 설치 !pip install opencv-python mediapipe 먼저 필요한 라이브러리인 opencv-python과 mediapipe를 설치한다. !pip install opencv-python 띄우고 mediapipe를 입력하면 라이브러리 2개를 한번에 설치할 수 있다. !pip install opencv-python !pip install mediapipe 이렇게 설치해도 설치 결과는 똑같다. # 라이브러리 설정 import .. 2023. 1. 18. 이전 1 다음 반응형
