Mediapipe快餐

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python==3.9
numpy==1.21.2
mediapipe==0.8.9.1
opencv-python==4.5.5.62
'''

import cv2
import numpy as np
import mediapipe as mp# mediapipe入门# 画图必备
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
# 默认绘图风格
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
# 自定义绘图风格   参数：1、颜色，2、线条粗细，3、点的半径
DrawingSpec_point = mp_drawing.DrawingSpec((0, 255, 0), 1, 1)
DrawingSpec_line = mp_drawing.DrawingSpec((0, 0, 255), 1, 1)# 导入方法
mp_face_detection = mp.solutions.face_detection  # 人脸检测
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh  # 面网格
mp_hand = mp.solutions.hands  # 手
mp_pose = mp.solutions.pose  # 姿势# 参数设置，使用"with 等号右侧 as 等号左侧:“，简便且安全
mode_face_detection = mp_face_detection.FaceDetection(model_selection=1,                                     min_detection_confidence=0.5)
mode_face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh(static_image_mode=True, max_num_faces=1, refine_landmarks=True,min_detection_confidence=0.5)
mode_hand = mp_hand.Hands(static_image_mode=True, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.5)
mode_pose = mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)
'''
with mp_face_detection.FaceDetection(model_selection=1, min_detection_confidence=0.5) as mode_face_detection:with mp_face_mesh.FaceMesh(static_image_mode=True, max_num_faces=1, refine_landmarks=True,min_detection_confidence=0.5) as mode_face_mesh:with mp_hand.Hands(static_image_mode=True, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.5) as mode_hand:with mp_pose.Pose(static_image_mode=True, model_complexity=2, enable_segmentation=True,min_detection_confidence=0.5) as mode_pose:
'''
# 开启摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 判断开启摄像头是否成功
while cap.isOpened():success, img = cap.read()# 玩一玩，打开摄像头失败时弹出图片blank = np.zeros((720, 1280, 3))if not success:cv2.putText(blank, 'Please Check Your Camera', (150, 250), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 1.0, (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('Text', blank)cv2.waitKey(1)continueimg.flags.writeable = Falseimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 增强对于视觉的识别能力# RGB图像处理result_face_detection = mode_face_detection.process(img)result_face_mesh = mode_face_mesh.process(img)result_hand = mode_hand.process(img)result_pose = mode_pose.process(img)# 绘制关键点与连线img.flags.writeable = True  # 官方文件都有这个，还不理解作用是啥img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 恢复原图像色彩# 绘制脸部识别if result_face_detection.detections:for detection in result_face_detection.detections:mp_drawing.draw_detection(img, detection)# 绘制脸部网孔if result_face_mesh.multi_face_landmarks:for face_landmarks in result_face_mesh.multi_face_landmarks:# 面部网格mp_drawing.draw_landmarks(image=blank, landmark_list=face_landmarks,connections=mp_face_mesh.FACEMESH_TESSELATION,connection_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_face_mesh_tesselation_style())# 眉毛、嘴、脸范围描边mp_drawing.draw_landmarks(image=blank, landmark_list=face_landmarks,connections=mp_face_mesh.FACEMESH_CONTOURS,connection_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_face_mesh_contours_style())# 描点mp_drawing.draw_landmarks(image=blank, landmark_list=face_landmarks,connections=mp_face_mesh.FACEMESH_IRISES,connection_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_face_mesh_iris_connections_style())# 绘制手部节点if result_hand.multi_hand_landmarks:for hand_landmarks in result_hand.multi_hand_landmarks:mp_drawing.draw_landmarks(blank, hand_landmarks, mp_hand.HAND_CONNECTIONS,mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())# 绘制身体节点mp_drawing.draw_landmarks(blank, result_pose.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS,landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_pose_landmarks_style())# 翻转镜头，设置关闭条件cv2.imshow('MediaPipe Face Detection', cv2.flip(blank, 1))if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

效果图如下（腿等部位因为身高问题没看见）：

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