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基于Mediapipe，这套十行AI代码系列专注于人体关键点定位，并附带了代码和测试视频。

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简介：
利用Python语言开发的，该程序可以直接运行，能够实现对人体关键点的精准定位。 更多详细信息请参阅相关的博客文章：https://zhumingde.blog..net/article/details/122181230

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  • 【十行AI代码系列】利用Mediapipe实现人体关键点定位，附带代码与测试视频
    优质
    本教程详细介绍了使用Mediapipe库进行人体关键点检测的方法，并提供了完整的代码示例和测试视频，适合初学者快速掌握技术要点。 基于Python的人体关键点定位代码可以直接运行，请参考相关博客内容进行学习和实践。这段描述介绍了一个使用Python实现人体关键点检测的项目，并提供了详细的教程供读者理解和应用。
     
  • 【十行AI代码系列3】利用Mediapipe实现人脸关键点定位，附带代码及测试视频
    优质
    本篇文章是《十行AI代码》系列第三篇，介绍如何使用Mediapipe库进行高效的人脸关键点定位，并提供完整代码和测试视频链接。 使用十行代码完成人脸关键点定位的文章介绍了如何通过简洁的编程实现对图像中的人脸特征进行精确识别的技术方法。该文章深入浅出地讲解了相关算法的应用，并提供了具体的操作示例，有助于读者快速理解和实践人脸识别技术中的一个核心环节——关键点检测。
     
  • AlphaPose人体骨骼关键点检测代码
    优质
    简介：AlphaPose是一款高效的人体姿态估计工具，专注于准确捕捉图像和视频中的人物骨骼关键点信息。此代码库提供了全面的功能和灵活的接口，适用于各类研究与开发项目。 基于Windows系统和Pytorch框架的人体骨骼关键点检测算法Alphapose源码准确度高于Openpose，并且已经过验证有效。
     
  • 人脸定位关键代码段
    优质
    本代码段专注于高效准确的人脸检测与定位，通过先进的计算机视觉算法，实现对图像或视频中人脸的关键点精确定位。 r = floor(n1/10); c = floor(n2/10); x1 = 1; x2 = r; s = r * c; for i = 1:10 y1 = 1; y2 = c; for j = 1:10 if (y2 <= c || y2 >= 9*c) || (x1 == 1 || x2 == r*10) loc = find(EZ(x1:x2, y1:y2)==0); [p, q] = size(loc); pr = p / s * 100; if pr <= 100 EZ(x1:x2, y1:y2) = 0; end end y1 = y1 + c; y2 = y2 + c; end end
     
  • 基于视频的异常人体行为检测-MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包含基于视频的人体异常行为检测MATLAB代码，适用于智能监控系统中识别不寻常的行为模式。 课题背景：我国空巢老人数量众多，如果在监控系统内置算法识别异常行为（如老人摔伤、跌倒或被抢劫），并通过报警通知远程人员，则可以有效防止危险发生。本研究旨在利用MATLAB进行基于视频的人体异常行为检测，以提升对老年人的安全保障水平。
     
  • 基于VS和OpenCV的视频合成代码（附带350张商场行人图片及成品视频）
    优质
    本项目提供基于Visual Studio和OpenCV框架实现的视频合成源代码，并包含用于测试的350张商场行人图像数据，以及最终生成的示例视频。 基于VS+OpenCV的视频合成源码包含350张商场行人照片及生成好的视频。在源码中可以调整帧率以调节视频播放节奏，并且代码中对实际照片地址和帧率的调整位置进行了注释，方便新手上手使用。
     
  • MATLAB代码的三个关键点定位
    优质
    本文章聚焦于利用MATLAB进行图像处理时的关键技术，重点探讨如何精准实现三个关键点的定位，涵盖算法原理、代码实现及应用场景。 三点定位的MATLAB实现及其相关算法可以直接使用。
     
  • 基于MediaPipe的手势识别Python代码 识别数字手势的关键点检测
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    本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统，专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测，并基于此进行手势识别。具体内容包括： 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势，项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度，并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释，便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库：opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。
     
  • MediaPipe人脸关键点识别
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    MediaPipe人脸关键点识别是谷歌开源的一个用于检测图像和视频中人脸特征点位置的工具。它能够精准定位面部64个关键点，支持多种应用开发需求。 使用Google开发的开源框架来检测人脸关键点。
     
  • 使用YOLOv8模型进行姿态检测，定义人体关键点的连接与颜色，并在视频帧中标记关键点
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    本项目采用YOLOv8模型实现高效的姿态检测，精确识别并标记人体关键点，通过自定义的颜色和连接方式，在视频中直观展示运动轨迹与姿势变化。 在探讨如何使用YOLOv8模型进行姿态检测之前，需要先了解该框架的背景及姿态检测的概念。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标识别系统，因其速度快且准确度高而被广泛应用于实时视频处理任务中。姿态检测是计算机视觉的一个分支领域，旨在通过算法来识别和追踪人体各个部位的位置。 以下为具体操作步骤： 1. 加载YOLOv8模型：首先获取预训练的YOLOv8模型文件，并使用适当的代码将其加载到内存中。一般在Python环境中会用到OpenCV或者PyTorch这样的深度学习库，以方便地导入并处理该模型。 2. 定义人体关键点与颜色映射：姿态检测中的关键点指的是人体各个关节和身体部位的中心位置，例如肩膀、肘部等。准确识别这些关键点是后续分析的基础，并且为了使视频帧中的人体动作更易于理解，需要为每个关键点定义特定的颜色。 3. 关键点检测与绘制：利用加载好的YOLOv8模型处理每一帧图像来获取各个关键点的位置信息，并将它们在对应的图像上标记出来。这一过程需对每一张图片进行单独处理以实现实时姿态追踪。 4. 连接线的绘制：根据人体结构，使用规则把检测到的关键点连接起来形成完整的骨骼轮廓图。 5. 实现实时视频流中的姿态监测：通过摄像头获取连续的画面帧，并应用上述关键点识别和连线算法来生成带有标记的人体动作图像。此过程通常需要将所有步骤封装在一个循环中并以固定的频率运行，确保与实际摄像画面的同步性。 6. 退出程序控制：为了方便用户操作，在检测过程中加入如按下q键可以关闭程序的功能设计。 上述六个环节共同构成了使用YOLOv8模型实施姿态识别的整体流程。在实践中还可能需要进行额外的技术优化以提高准确度和效率，例如算法调整或训练新模型等步骤。整个过程涉及到了计算机视觉、深度学习以及实时视频处理等多个技术领域，并且通过Python及其相关库可以较为方便地实现这些功能。