基于mediapipe深度学习的运动人体姿态提取系统python源码

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

程序运行配置环境：

人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理-CSDN博客

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

# 使用mediapipe进行姿态检测的函数
# frame是输入的视频帧，pose是姿态检测对象
def mediapipe_detect(frame, pose):
    img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 将视频帧从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间
    img.flags.writeable = False
    results = pose.process(img)# 使用姿态检测对象处理图像，得到检测结果
    img.flags.writeable = True
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)# 将图像从RGB颜色空间转换回BGR颜色空间
    return img, results# 返回处理后的图像和检测结果

4.算法理论概述

4.1 Mediapipe在人体姿态提取中的应用

      Mediapipe使用预训练的深度学习模型来进行人体姿态提取，常见的模型结构如OpenPose模型。该模型通过对大量人体姿态图像数据的学习，构建了一个能够准确预测人体关节位置的模型。模型的目标是检测人体的多个关键点（如头部、肩部、肘部、腕部、髋部、膝部、踝部等）的位置。对于每个关键点，模型输出一个置信度图（confidence map），表示该关键点在图像中每个位置出现的概率。

       在检测到各个关键点后，需要确定哪些关键点属于同一肢体，从而构建完整的人体姿态骨架。这通常通过计算关键点之间的亲和度（affinity）来实现。例如，对于两个相邻的关键点（如肩部和肘部），模型会输出一个表示它们之间连接可能性的向量场（vector field），称为部分亲和场（Part Affinity Fields, PAFs）。

4.2 Mediapipe架构

Mediapipe 采用模块化设计，其核心架构主要由以下几个部分组成：

Calculator Graph：计算器图是Mediapipe的核心，它由多个Calculator节点和数据流组成，Calculator是Mediapipe中的基本处理单元，负责完成特定的计算任务，如数据预处理、特征提取等。数据流则用于在不同的Calculator之间传递数据。

Packet：数据包是Mediapipe中数据传递的基本单位，它可以包含各种类型的数据，如图像、音频、关键点坐标等。每个Packet都有一个时间戳，用于标识数据的产生时间。

Subgraph：子图是一种特殊的Calculator，它由多个Calculator组成，可以将复杂的计算任务封装成一个独立的模块，提高代码的复用性和可维护性。

4.3 Mediapipe的工作过程

定义Calculator Graph：根据具体的任务需求，定义一个Calculator Graph，将不同的Calculator 节点连接起来，形成一个数据处理管道。

初始化 Graph：在运行之前，需要对Calculator Graph进行初始化，包括加载模型、分配资源等操作。

输入数据：将待处理的数据（如图像、视频等）输入到Calculator Graph中，数据会按照预先定义的数据流路径依次经过各个Calculator节点进行处理。

处理数据：每个Calculator节点根据自身的功能对输入的数据进行处理，并将处理结果输出到下一个节点。

输出结果：经过一系列的处理后，最终的结果会从Calculator Graph的输出节点输出。