サンプルコード集 (MediaPipe)

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CODE: n-1 (MediaPipe)

CODE: n-1 (MediaPipe)



import cv2
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision

cv2.setNumThreads(0)
cv2.ocl.setUseOpenCL(False)


INPUT_PATH = "n-1_input.mp4"
OUTPUT_PATH = "n-1_output.mp4"
MODEL_PATH = "hand_landmarker.task"

def process_and_save_video(input_path, output_path, model_path):
    cap = cv2.VideoCapture(input_path)
    fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (w, h))

    base_options = python.BaseOptions(model_asset_path=model_path)
    options = vision.HandLandmarkerOptions(
        base_options=base_options,
        running_mode=vision.RunningMode.VIDEO,
        num_hands=2,
        min_hand_detection_confidence=0.5,
        min_hand_presence_confidence=0.5,
        min_tracking_confidence=0.5
    )

    with vision.HandLandmarker.create_from_options(options) as landmarker:
        while (cap.isOpened() ):
            success, frame = cap.read()
            if ( not success ):
                break

            mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=frame)
            timestamp_ms = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC))
            
            result = landmarker.detect_for_video(mp_image, timestamp_ms)

            if ( result.hand_landmarks ):
                for landmarks in result.hand_landmarks:
                    for landmark in landmarks:
                        x = int(landmark.x * w)
                        y = int(landmark.y * h)
                        cv2.circle(frame, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)

            out.write(frame)

    cap.release()
    out.release()
    return


def main():
    process_and_save_video(INPUT_PATH, OUTPUT_PATH, MODEL_PATH)
    return(0)


if __name__ == "__main__":
    main()

MediaPipeによる手のランドマーク検出
入力ファイル, taskファイル

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