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在学习手部检测之前#xff0c;有2个准备工作。
1 确保小车的摄像头能显示画面
参见#xff1a;亚博microros小车-原生ubuntu支持系列#xff1a;2-摄像头控制-CSDN博客
启动图传代理#xff1a;
docker run -it --rm -v /dev:/dev -v /dev/shm:/dev/shm …一 准备工作
在学习手部检测之前有2个准备工作。
1 确保小车的摄像头能显示画面
参见亚博microros小车-原生ubuntu支持系列2-摄像头控制-CSDN博客
启动图传代理
docker run -it --rm -v /dev:/dev -v /dev/shm:/dev/shm --privileged --nethost microros/micro-ros-agent:humble udp4 --port 9999 -v4
2 消息接口已引用
bohubohu-TM1701:~/yahboomcar/yahboomcar_ws$ ros2 interface show yahboomcar_msgs/msg/PointArray
geometry_msgs/Point[] pointsfloat64 xfloat64 yfloat64 z
二 背景知识
以下摘自亚博学习资料 1、简介 MediaPipe是⼀款由Google开发并开源的数据流处理机器学习应⽤开发框架。它是⼀个基于图的数据处理管线⽤于构建使⽤了多种形式的数据源如视频、⾳频、传感器数据以及任何时间序列数据。MediaPipe是跨平台的可以运⾏在嵌⼊式平台(树莓派等)移动设备(iOS和Android)⼯作站和服务器上并⽀持移动端GPU加速。 MediaPipe为实时和流媒体提供跨平台、可定制的ML解决⽅案。MediaPipe 的核⼼框架由 C 实现并提供 Java 以及 Objective C 等语⾔的⽀持。MediaPipe 的主要概念包括数据包Packet、数据流Stream、计算单元Calculator、图Graph以及⼦图Subgraph。 MediaPipe的特点 端到端加速内置的快速ML推理和处理即使在普通硬件上也能加速。⼀次构建随时随地部署统⼀解决⽅案适⽤于Android、iOS、桌⾯/云、web和物联⽹。即⽤解决⽅案展⽰框架全部功能的尖端ML解决⽅案。免费开源Apache2.0下的框架和解决⽅案完全可扩展和定制。 2、MediaPipe Hands MediaPipe Hands是⼀款⾼保真的⼿和⼿指跟踪解决⽅案。它利⽤机器学习ML从⼀帧中推断出21个⼿的3D坐标。 在对整个图像进⾏⼿掌检测后根据⼿部标记模型通过回归对检测到的⼿区域内的21个3D⼿关节坐标进⾏精确的关键点定位即直接坐标预测。该模型学习⼀致的内部⼿姿势表⽰甚⾄对部分可⻅的⼿和⾃我遮挡也具有鲁棒性。 为了获得地⾯真实数据⽤了21个3D坐标⼿动注释了约30K幅真实世界的图像如下所⽰从图像深度图中获取Z值如果每个对应坐标都有Z值。为了更好地覆盖可能的⼿部姿势并对⼿部⼏何体的性质提供额外的监督还绘制了各种背景下的⾼质量合成⼿部模型并将其映射到相应的3D坐标。 看完这个大概有个了解并不直观然后就是代码了这种对于新人并不友好。我们在连接小车的摄像头之前先跟网上的大佬体验下笔记本自带摄像头的手部识别 。
MediaPipe一些函数来自学习 MediaPipe 手部检测和手势识别1_mediapipe.solutions.hands-CSDN博客
hand初始化参数
static_image_mode静态图片输入模式默认值为 False。是否将输入图片视为一批不相关的静态图片。 max_num_hands识别手掌的最大数目默认值为 2。 model_complexity模型复杂度默认值为 1取值 0/1。值越大模型越复杂识别越精确耗时越久。 min_detection_confidence最低检测置信度默认值为 0.5取值 0.0 ~ 1.0。值越大对手掌筛选越精确越难识别出手掌反之越容易误识别。 min_tracking_confidence最低追踪置信度默认值为 0.5取值 0.0 ~ 1.0。值越大对手掌追踪筛选越精确越容易跟丢手掌反之越容易误识别。
cvtColor 方法将我们的框架从BGR 重新着色到RGB 。默认情况下OpenCV将图像颜色的格式设置为BGR 。我们需要将其设置为RGB 因为那是mediapipe接受的格式。
process 检测
输入RGB格式的数组
输出multi_hand_landmarks每只手的关节点坐标。
multi_handedness每只手的手性左/右手。
解析 multi_hand_landmarks返回的坐标值为相对图片的归一化后的坐标。
landmark { x: 0.280276567 y: 0.531350315 z: 0.00314787566 }
解析 multi_handedness返回序号、置信度、手性。
classification { index: 0 score: 0.994448185 label: Left }
函数 draw_landmarks
在图片中绘制关节点和骨骼接收6个输入参数 imageBGR 三通道 numpy 数组 landmark_list需要标注在图片上的、标准化后的关节点列表landmark_pb2.NormalizedLandmarkList connections关节点索引列表指定关节点连接方式默认值为 None不绘制 landmark_drawing_spec指定关节点的绘图设定输入可以是 DrawingSpec 或者 Mapping[int, DrawingSpec]传入 None 时不绘制关节点默认值为 DrawingSpec(colorRED_COLOR) connection_drawing_spec指定骨骼的绘制设定输入可以是 DrawingSpec 或者 Mapping[int, DrawingSpec]传入 None 时不绘制关节点默认值为 DrawingSpec() is_drawing_landmarks是否绘制关节点默认值为 True。
测试代码来自手部21个关键点检测手势识别-[MediaPipe]_手部关键点检测-CSDN博客
import cv2
import mediapipe as mpmp_drawing mp.solutions.drawing_utils
mp_hands mp.solutions.hands
#手部模型
hands mp_hands.Hands(static_image_modeFalse,max_num_hands2,min_detection_confidence0.75,min_tracking_confidence0.75)cap cv2.VideoCapture(0)#打开默认摄像头
while True:ret,frame cap.read()#读取一帧图像#图像格式转换frame cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 因为摄像头是镜像的所以将摄像头水平翻转# 不是镜像的可以不翻转frame cv2.flip(frame,1)#输出结果results hands.process(frame)frame cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)if results.multi_handedness:for hand_label in results.multi_handedness:print(hand_label)if results.multi_hand_landmarks:for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:print(fhand_landmarks:{hand_landmarks} )# 关键点可视化mp_drawing.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)cv2.imshow(MediaPipe Hands, frame)if cv2.waitKey(1) 0xFF 27:break
cap.release()
效果 看到这里就对手部检测有个基本的了解。
接下来看看亚博的小车如何在捕获摄像头画面做手部检测的。
三 手部检测代码
src/yahboom_esp32_mediapipe/yahboom_esp32_mediapipe/目录下01_HandDetector.py
import rclpy
import time
import mediapipe as mp
import cv2 as cv
from rclpy.node import Node
from geometry_msgs.msg import Point
from cv_bridge import CvBridge
from sensor_msgs.msg import Image, CompressedImagefrom rclpy.time import Time
import datetime#import define msg
from yahboomcar_msgs.msg import PointArray
import numpy as np
print(import done)class HandDetector(Node):def __init__(self, name, modeFalse, maxHands2, detectorCon0.5, trackCon0.5):super().__init__(name)self.mpHand mp.solutions.handsself.mpDraw mp.solutions.drawing_utils#手部检测模型self.hands self.mpHand.Hands(static_image_modemode,max_num_handsmaxHands,min_detection_confidencedetectorCon,min_tracking_confidencetrackCon)#在图片或视频中绘制出姿态关键点样式线宽、颜色self.lmDrawSpec mp.solutions.drawing_utils.DrawingSpec(color(0, 0, 255), thickness-1, circle_radius6)self.drawSpec mp.solutions.drawing_utils.DrawingSpec(color(0, 255, 0), thickness2, circle_radius2)# create a publisherself.pub_point self.create_publisher(PointArray, /mediapipe/points, 1000)#瘦不检测def pubHandsPoint(self, frame, drawTrue):pointArray PointArray()img np.copy(frame)#图片格式转换img_RGB cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2RGB)#进行检测self.results self.hands.process(img_RGB)if self.results.multi_hand_landmarks:#关键点处理for i in range(len(self.results.multi_hand_landmarks)):if draw: #关键点输出self.mpDraw.draw_landmarks(frame, self.results.multi_hand_landmarks[i], self.mpHand.HAND_CONNECTIONS, self.lmDrawSpec, self.drawSpec)self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.multi_hand_landmarks[i], self.mpHand.HAND_CONNECTIONS, self.lmDrawSpec, self.drawSpec)for id, lm in enumerate(self.results.multi_hand_landmarks[i].landmark):point Point()point.x, point.y, point.z lm.x, lm.y, lm.zpointArray.points.append(point)self.pub_point.publish(pointArray) #发布关键点话题return frame, imgdef frame_combine(slef, frame, src):if len(frame.shape) 3:frameH, frameW frame.shape[:2]srcH, srcW src.shape[:2]dst np.zeros((max(frameH, srcH), frameW srcW, 3), np.uint8)dst[:, :frameW] frame[:, :]dst[:, frameW:] src[:, :]else:src cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)frameH, frameW frame.shape[:2]imgH, imgW src.shape[:2]dst np.zeros((frameH, frameW imgW), np.uint8)dst[:, :frameW] frame[:, :]dst[:, frameW:] src[:, :]return dstclass MY_Picture(Node):def __init__(self, name):super().__init__(name)self.bridge CvBridge()self.sub_img self.create_subscription(CompressedImage, /espRos/esp32camera, self.handleTopic, 1) #获取esp32传来的图像self.last_stamp Noneself.new_seconds 0self.fps_seconds 1self.hand_detector HandDetector(hand_detector)#图像回调函数def handleTopic(self, msg):self.last_stamp msg.header.stamp if self.last_stamp:total_secs Time(nanosecondsself.last_stamp.nanosec, secondsself.last_stamp.sec).nanosecondsdelta datetime.timedelta(secondstotal_secs * 1e-9)seconds delta.total_seconds()*100if self.new_seconds ! 0:self.fps_seconds seconds - self.new_secondsself.new_seconds seconds#保留这次的值start time.time()frame self.bridge.compressed_imgmsg_to_cv2(msg)frame cv.resize(frame, (640, 480))cv.waitKey(10)#调用手部检测frame, img self.hand_detector.pubHandsPoint(frame, drawFalse)end time.time()fps 1/((end - start)self.fps_seconds) text FPS : str(int(fps))cv.putText(frame, text, (20, 30), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 1)#显示dist self.hand_detector.frame_combine(frame, img)cv.imshow(dist, dist)# print(frame)cv.waitKey(10)def main():print(start it)rclpy.init()esp_img MY_Picture(My_Picture)try:rclpy.spin(esp_img)except KeyboardInterrupt:passfinally:esp_img.destroy_node()rclpy.shutdown()代码稍微长点可以认为是分成了2部分主节点是MY_Picture。
MY_Picture 里面首先获取摄像头画面逻辑跟上一篇类似。
获取完之后调用手部检测pubHandsPoint方法反悔了原始图像跟加节点的图像。
最后展示。
bohubohu-TM1701:~/yahboomcar/yahboomcar_ws$ ros2 run yahboom_esp32_mediapipe HandDetector
import done
start it
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1737441363.353163 46594 gl_context_egl.cc:85] Successfully initialized EGL. Major : 1 Minor: 5
I0000 00:00:1737441363.357023 46653 gl_context.cc:369] GL version: 3.2 (OpenGL ES 3.2 Mesa 23.2.1-1ubuntu3.1~22.04.3), renderer: Mesa Intel(R) UHD Graphics 620 (KBL GT2)
INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.
W0000 00:00:1737441363.415742 46637 inference_feedback_manager.cc:114] Feedback manager requires a model with a single signature inference. Disabling support for feedback tensors.
W0000 00:00:1737441363.449011 46633 inference_feedback_manager.cc:114] Feedback manager requires a model with a single signature inference. Disabling support for feedback tensors.
W0000 00:00:1737441363.466042 46634 landmark_projection_calculator.cc:186] Using NORM_RECT without IMAGE_DIMENSIONS is only supported for the square ROI. Provide IMAGE_DIMENSIONS or use PROJECTION_MATRIX.
Warning: Ignoring XDG_SESSION_TYPEwayland on Gnome. Use QT_QPA_PLATFORMwayland to run on Wayland anyway.
效果如下 我觉得官方的图黑乎乎的还不如在原图上加节点直观改了下
