系列文章目录第一章Python机器学习入门之mediapipe和pyttsx3的结合使用文章目录系列文章目录前言一、mediapipe和pyttsx3是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言在比赛准备时，由于比赛任务要求需要机器人在自主迅游中记录家庭成员的行为动作，并进行语音播报

 人体步数统计，俯卧撑计数，仰卧起坐计数，引体向上计数，人体动作分析，动作计数，mediapipe，openpose，人体3d姿态分析，3d姿态估计。本项目旨在开发一个基于计算机视觉的人体运动分析系统，能够准确地识别和计数诸如步行、俯卧撑、仰卧起坐、引体向上等多种常见体育锻炼动作。系统利用先进

输入：图片、视频、摄像头等预处理：GBR2RGB、缩放、归一化等检测：加载训练模型BlazePose检测是否有人若有人，则提取33个关键点注：BlazePose是一个基于MobileNet的训练模型。       MobileNet是一个基于CNN（卷积神经网络），专为移动设备和边缘计算的深度学习模型。  

importcv2importmediapipeimportnumpydefget_angle(vector1,vector2):#角度计算angle=numpy.dot(vector1,vector2)/(numpy.sqrt(numpy.sum(vector1*vector1))*numpy.sqrt(numpy.sum(vector2*vector2)))#cos(angle)=向量的点乘/向量的模angle=nump

title:MediaPipe即将推出图像生成服务banner_img:https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/08/b744863d78b3347dc0cfb23c7a0cd29d.pngindex_img:https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/08/b744863d78b3347dc0cfb23c7a0cd29d.pngdate:2023-8-2320:42:00MediaPipe即将推

前言  一开始我还是java和c++的忠实用户，对python多少有点轻视，但很快就发现我错了，python没有java和c++那样严格的各种语法和格式要求，可以说是非常简易的。而且python有着大量的第三方库，可以轻轻松松用十几行代码实现各种各样的功能，代码写起来还是比c++和java轻松许多的。最近也

使用CPU版本的Mediapipe延迟真的很高，所以试着构建了GPU版本的Mediapipe。GPUSupport | MediaPipe | GoogleforDevelopers然而Google官方的教程非常过时且并不是针对Python包的教程，参考价值非常非常小。因此搜集各路社区论坛，折腾了一个星期终于构建成功。

一、前言本来是想进行加速运行的。最后只快了两三帧哈哈哈哈。本次采用的方法是用Mediapipe进行人脸识别，配合使用Dlib进行特征提取以及特征向量转化。目前可以实现1:n式人脸匹配，随便改改就行n:m了，就是效率太低了实现原帖【---->点击这里<----】二、难点以及之后可继续学习

文章目录1简要介绍2技术详情3代码实现3.1导入相应的库3.2定义在图片中画点写字的函数3.3定义手部关键点监测模型并导入3.4导入绘图函数3.5将原本三维的坐标系转为2维方便平面坐标计算3.6计算手部穴位的函数4完整代码5实验结果展示1简要介绍说明：此方法可能有一定的缺

MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌，一系列重要产品，如、GoogleLens、ARCore、GoogleHome以及，都已深度整合了MediaPipe。本文将介绍的为基于mediapipe的人体骨架提取方案。1、mediapipe的安装安装指令如下：pipinstallmed

实现“mediapipeiosframework”教程介绍在本教程中，我将教你如何实现“mediapipeiosframework”。Mediapipe是Google开发的一款用于构建机器学习、计算机视觉和图像处理应用程序的框架。该框架提供了许多预训练的模型和工具，以帮助开发者快速构建和部署各种应用。整体流程下

前言之前有用这个MediaPipe.NET.NET包装库搞了手势识别，丰富了稚晖君的ElectronBot机器人的第三方上位机软件的功能，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，于是就开始整活了，来体验了一把人体姿态关键点检测。所用框架介绍1.WASDK这个框架是微软最新的应用开发框架，我

本文介绍如何安装ControlNet扩展？和ControlNet的模型安装，同时给了两个例子。一、ControlNet扩展安装进入StableDiffusion界面，点击扩展标签，选择从URL安装，然后输入ControlNet网址（https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet），粘贴到对应的地方，然后点击安装。完成

人机交互是实现用户与计算机之间进行信息交互的通路（张凤军等，2016），随着计算机硬件的发展和软件的更迭，人机交互的方式得到了不断的更新和发展。最初，人们依赖在纸带上打孔来实现信息向第一代电子管计算机的输入，这种串行的输入操作较为复杂且速度缓慢；之后，随着命令行界面的出现（CLI），用户

命令行输入：pipinstallmediapipe报错：Lookinginindexes:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementmediapipe(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundformediapipe查看了网

 打开网页，选择视频，上传视频，解析完成后播放及视频下载   usingMicrosoft.AspNetCore.Hosting;usingMicrosoft.AspNetCore.Http;usingMicrosoft.AspNetCore.Mvc

前言之所以会搞这个手势识别分类，其实是为了满足之前群友提的需求，就是针对稚晖君的ElectronBot机器人的上位机软件的功能丰富，因为本来擅长的技术栈都是.NET,也刚好试试全能

mediapipe1.需要安装homebrew，且需要安装在/usr/local（若安装到/opt/，则后续步骤会出错，原因不详）/bin/zsh-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/maste

导读本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统(包含详细步骤+源码)。（公众号：OpenCV与AI深度学习）背景介绍  疲劳驾驶的危害不堪设想，据了解，21%的交通事故都因此

一、安装Linux虚拟机，选择Ubuntu版本二、在Ubuntu上安装Mediapipe1.安装编译环境Bazel，我选择的是二进制文件安装，查看Bazel文档：使用Bazelisk安装/更新Bazel 1）安装

导读本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统(包含详细步骤+源码)。背景介绍   疲劳驾驶的危害不堪设想，据了解，21%的交通事故都因此而生，尤其是高速路上，大多

参考：Mediapipe手势识别  使用该文章代码时，报错如下：TypeError:create_int():incompatiblefunctionarguments.Thefollowingargumenttypes原因：self.mpHands.Ha

基本思想：因为项目中使用mediapipe的检测框架，奈何google对其官方提供的tflite封装解析不开源，只能曲线救国，因此使用visualstudio2019进行封装调用一、先测试python版本的medi