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mediapipe骨骼点坐标单位
Mediapipe是Google发布的一个开源项目，它提供了一系列的
机器学习模型和工具，可用于处理实时的视觉和音频流数据。
其中一个非常有用的功能是通过计算机视觉技术识别并跟踪人
体的骨骼点坐标。
在本文中，将详细介绍如何使用Mediapipe库实现人体骨骼点
坐标的跟踪，包括安装和配置Mediapipe库、加载模型和通过
摄像头输入数据进行实时跟踪等。
首先，确保你已经安装了Python和相关依赖库。在终端中运
行以下命令可以安装Mediapipe库：
```
pipinstallmediapipe
```
接下来，打开一个新的Python脚本并导入所需的库：
```python
importcv2
importmediapipeasmp
```
Mediapipe库提供了一个称为`Hands`的模型，可以用于手部骨
骼点坐标的识别。然而，在本文中，我将重点介绍`Pose`模型，
它可以识别和跟踪全身人体的骨骼点坐标。要加载`Pose`模型，
可以使用以下代码：
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```python
mp_pose=mp.solutions.pose
pose=mp_pose.Pose()
```
现在，我们已经准备好从摄像头捕获视频并进行人体骨骼点坐
标的识别和跟踪。先创建一个`cv2.VideoCapture`对象来自摄像
头捕获视频帧：
```python
cap=cv2.VideoCapture(0)
```
接下来，创建一个无限循环来处理视频帧。我们将从摄像头获
取每一帧图像，并使用`pose.process()`方法处理图像中的人体
骨骼点坐标：
```python
whileTrue:
读取视频帧#
ret,frame=cap.read()
转换帧为#RGB图像
image_rgb=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)
调用#pose.process()处理骨骼点坐标
results=pose.process(image_rgb)
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获取骨骼点坐标#
landmarks=results.pose_landmarks
```
我们可以使用`results.pose_landmarks`获取每个检测到的人体
的骨骼点坐标。每个骨骼点都具有一个三维坐标`(x,y,z)`，其
中`(0,0,0)`是图像的左上角。
继续，我们可以使用以下代码绘制骨骼点坐标：
```python
iflandmarksisnotNone:
forlandmarkinlandmarks.landmark:
x=int(landmark.x*frame.shape[1])
y=int(landmark.y*frame.shape[0])
cv2.circle(frame,(x,y),5,(0,255,0),-1)
```
在这个示例中，我们遍历所有检测到的骨骼点，并将每个点绘
制为一个圆圈。
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