MediaPipe 集成人脸识别，人体姿态评估，人手检测等模型_mediapipe 人脸匹配

一款多媒体机器学习应用的成败除了依赖于模型本身的好坏，还取决于设备资源的有效调配、多个输入流之间的高效同步、跨平台部署上的便捷程度、以及应用搭建的快速与否。

基于这些需求，除了上述的特性，MediaPipe 还支持 TensorFlow 和 TF Lite 的推理引擎（Inference Engine），任何 TensorFlow 和 TF Lite 的模型都可以在 MediaPipe 上使用。同时，在移动端和嵌入式平台，MediaPipe 也支持设备本身的 GPU 加速。

MediaPipe 主要概念

MediaPipe 的核心框架由 C++ 实现，并提供 Java 以及 Objective C 等语言的支持。MediaPipe 的主要概念包括数据包（Packet）、数据流（Stream）、计算单元（Calculator）、图（Graph）以及子图（Subgraph）。数据包是最基础的数据单位，一个数据包代表了在某一特定时间节点的数据，例如一帧图像或一小段音频信号；数据流是由按时间顺序升序排列的多个数据包组成，一个数据流的某一特定时间戳（Timestamp）只允许至多一个数据包的存在；而数据流则是在多个计算单元构成的图中流动。MediaPipe 图是有向的——数据包从数据源（Source Calculator或者 Graph Input Stream）流入图直至在汇聚结点（Sink Calculator 或者 Graph Output Stream） 离开。

 

 模型的图片代码检测import cv2

import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_holistic = mp.solutions.holistic
 
file = '4.jpg'
holistic = mp_holistic.Holistic(static_image_mode=True)
 
image = cv2.imread(file)
image_hight, image_width, _ = image.shape
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = holistic.process(image)

首先，我们导入需要的第三方库，并配置一下需要画图的点的尺寸，线的尺寸以及颜色等，这些信息都可以自行修改，这里我们直接引用官方的配置进行设计（mp.solutions.drawing_utils函数）

然后定义一个holistic检测模型函数。

mp_holistic = mp.solutions.holistic
 
file = '4.jpg'
holistic = mp_holistic.Holistic(static_image_mode=True)

然后使用我们前期介绍的opencv的相关知识从系统中读取我们需要检测的图片，并获取图片的尺寸。

image = cv2.imread(file)
image_hight, image_width, _ = image.shape

由于OpenCV默认的颜色空间是BGR，但是一般我们说的颜色空间为RGB，这里mediapipe便修改了颜色空间。

然后使用我们前面建立的holistic检测模型，对图片进行检测即可。

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = holistic.process(image)

模型检测完成后的结果保存在results里面，我们需要访问此结果，并把检测到的人脸，人手，以及姿态评估的数据点画在原始检测的图片上，以便查看。

if results.pose_landmarks:
print(
f'Nose coordinates: ('
f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].x * image_width}, '
f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].y * image_hight})'
)
annotated_image = image.copy()
mp_drawing.draw_landmarks(
annotated_image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACE_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
annotated_image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
annotated_image, results.right_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
annotated_image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS)

这里我们打印了图片检测的结果，并分别画出人脸检测模型数据，人左右手的检测数据，以及人体姿态检测数据。

#cv2.imshow('annotated_image',annotated_image)
cv2.imwrite('4.png', annotated_image)
cv2.waitKey(0)
holistic.close()

画图完成后，我们可以显示图片方便查看，也可以直接使用OpenCV的imwrite 函数进行结果图片的保存，最后只需要close holistic检测模型，这里在检测多人的时候出现了问题，只是检测了单人，我们后期研究。

当然，我们也可以直接在视频里面进行Mediapipe的模型检测。

import cv2
import time
import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_holistic = mp.solutions.holistic
 
holistic = mp_holistic.Holistic(
min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)

 首先跟图片检测一致，我们建立一个holistic检测模型，然后便可以打开摄像头进行模型的检测。

cap = cv2.VideoCapture(0)
time.sleep(2)
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
if not success:
print("Ignoring empty camera frame.")
continue
image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
image.flags.writeable = False
results = holistic.process(image)

首先我们打开默认摄像头，并从摄像头中获取检测的实时图片。

cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()

检测到图片后，我们便可以直接使用图片检测的步骤，进行模型的检测。

image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
image.flags.writeable = False
results = holistic.process(image)

这里我们使用到了cv2.flip(image, 1)图片翻转函数来增强数据图片，由于我们摄像头中的影像跟我们是镜像关系

cv2.flip(image, 1)

使用此函数便可以镜像我们的图片影像，最后把图片赋值给holistic模型进行检测。

image.flags.writeable = True
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACE_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.right_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS)
mp_drawing.draw_landmarks(
image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS)
cv2.imshow('MediaPipe Holistic', image)
if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
break
holistic.close()
cap.release()

检测完成后，我们便可以把数据实时进行绘制，以便在视频中实时进行结果的查看。

视频检测

这里由于默认设置，线条与点的尺寸不太合适，我们后期慢慢优化。