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如何实现基于mediapipe的姿态识别和简单行为识别

news 2026/7/3 19:01:58

代码及文字仅供参考

文章目录

- - 示例代码
  - 代码解释
  - 示例代码
  - 代码解释

1、可以识别到人体姿态关键点
2、可以通过角度识别的方法识别到人体的动作（自定义）
要实现基于MediaPipe的姿态识别和简单行为识别，可以分为以下几个步骤：

安装MediaPipe：
确保你已经安装了MediaPipe。你可以使用以下命令进行安装：
```
pipinstallmediapipe
```
检测人体姿态关键点：
使用MediaPipe的Pose模块来检测人体姿态的关键点。
计算关节角度：
根据检测到的关键点计算关节的角度。
定义动作识别逻辑：
根据关节角度判断特定的动作。
实时处理视频流：
从摄像头或视频文件中实时获取帧，并进行处理。

示例代码

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用MediaPipe检测姿态关键点，并通过角度识别方法识别简单的动作（如挥手）。

importcv2importmediapipeasmpimportmath# 初始化MediaPipe Pose模型mp_drawing=mp.solutions.drawing_utils mp_pose=mp.solutions.posedefcalculate_angle(a,b,c):"""Calculate the angle between three points."""a=np.array(a)# Firstb=np.array(b)# Midc=np.array(c)# Endradians=np.arctan2(c[1]-b[1],c[0]-b[0])-np.arctan2(a[1]-b[1],a[0]-b[0])angle=np.abs(radians*180.0/np.pi)ifangle>180.0:angle=360-anglereturnangledefdetect_wave(hand_landmarks):"""Detect waving action based on hand landmarks."""# Define the threshold for wavingthreshold=30# Calculate angles between key pointswrist=hand_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.WRIST]thumb_mcp=hand_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.THUMB_MCP]thumb_tip=hand_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.THUMB_TIP]wrist_thumb_mcp_angle=calculate_angle(wrist,thumb_mcp,thumb_tip)# Check if the angle is above the thresholdifwrist_thumb_mcp_angle>threshold:returnTrueelse:returnFalsedefmain():cap=cv2.VideoCapture(0)withmp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5,min_tracking_confidence=0.5)aspose:whilecap.isOpened():ret,frame=cap.read()# Convert the image to RGBimage=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)image.flags.writeable=False# Make detectionresults=pose.process(image)# Draw the landmarks on the imageimage.flags.writeable=Trueimage=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2BGR)mp_drawing.draw_landmarks(image,results.pose_landmarks,mp_pose.POSE_CONNECTIONS,mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,117,66),thickness=2,circle_radius=2),mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,66,230),thickness=2,circle_radius=2))# Detect waving actionifresults.pose_landmarks:waving=detect_wave(results.pose_landmarks)ifwaving:cv2.putText(image,"Waving",(10,70),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2,cv2.LINE_AA)# Display the resulting framecv2.imshow('Mediapipe Pose',image)ifcv2.waitKey(10)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()if__name__=="__main__":main()

代码解释

安装MediaPipe：
```
pipinstallmediapipe
```

初始化MediaPipe Pose模型：

mp_drawing=mp.solutions.drawing_utils mp_pose=mp.solutions.pose

计算关节角度：

defcalculate_angle(a,b,c):a=np.array(a)b=np.array(b)c=np.array(c)radians=np.arctan2(c[1]-b[1],c[0]-b[0])-np.arctan2(a[1]-b[1],a[0]-b[0])angle=np.abs(radians*180.0/np.pi)ifangle>180.0:angle=360-anglereturnangle

定义动作识别逻辑：

defdetect_wave(hand_landmarks):threshold=30wrist=hand_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.WRIST]thumb_mcp=hand_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.THUMB_MCP]thumb_tip=hand_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.THUMB_TIP]wrist_thumb_mcp_angle=calculate_angle(wrist,thumb_mcp,thumb_tip)ifwrist_thumb_mcp_angle>threshold:returnTrueelse:returnFalse

实时处理视频流：

cap=cv2.VideoCapture(0)withmp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5,min_tracking_confidence=0.5)aspose:whilecap.isOpened():ret,frame=cap.read()image=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)image.flags.writeable=Falseresults=pose.process(image)image.flags.writeable=Trueimage=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2BGR)mp_drawing.draw_landmarks(image,results.pose_landmarks,mp_pose.POSE_CONNECTIONS,mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,117,66),thickness=2,circle_radius=2),mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,66,230),thickness=2,circle_radius=2))ifresults.pose_landmarks:waving=detect_wave(results.pose_landmarks)ifwaving:cv2.putText(image,"Waving",(10,70),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2,cv2.LINE_AA)cv2.imshow('Mediapipe Pose',image)ifcv2.waitKey(10)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码展示了如何使用MediaPipe检测姿态关键点，并通过角度识别方法识别简单的动作（如挥手）。同学可根据需要调整阈值和其他参数来识别不同的动作。

要实现基于MediaPipe的姿态识别，并通过角度识别方法识别特定的动作（如“举双手”、“比三角形”、“叉腰”等），可以按照以下步骤进行：

安装MediaPipe：
确保你已经安装了MediaPipe。你可以使用以下命令进行安装：
```
pipinstallmediapipe
```
检测人体姿态关键点：
使用MediaPipe的Pose模块来检测人体姿态的关键点。
计算关节角度：
根据检测到的关键点计算关节的角度。
定义动作识别逻辑：
根据关节角度判断特定的动作。
实时处理视频流：
从摄像头或视频文件中实时获取帧，并进行处理。