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手势识别,基于mediapipe,可支持pose、hand、face
mediapipe.rar
  • mediapipe
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内容介绍
import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh # For webcam input: face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) drawing_spec = mp_drawing.DrawingSpec(thickness=1, circle_radius=1) cap = cv2.VideoCapture(700) cap.set(6, cv2.VideoWriter.fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1920) while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. continue # Flip the image horizontally for a later selfie-view display, and convert # the BGR image to RGB. image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB) # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False results = face_mesh.process(image) # Draw the face mesh annotations on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) if results.multi_face_landmarks: for face_landmarks in results.multi_face_landmarks: mp_drawing.draw_landmarks( image=image, landmark_list=face_landmarks, connections=mp_face_mesh.FACE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=drawing_spec, connection_drawing_spec=drawing_spec) cv2.imshow('MediaPipe FaceMesh', image) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break face_mesh.close() cap.release()
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