概述

本文中，我们将探索一个利用开源框架MediaPipe的功能以二维和三维方式跟踪人体姿势的使用情形。使这一探索更有趣味的是由开源可视化工具Rerun提供的可视化展示，该工具能够提供人类动作姿势的整体视图。

您将一步步跟随作者使用MediaPipe在2D和3D环境中跟踪人体姿势，并探索工具Rerun的可视化功能。

人体姿势跟踪

人体姿势跟踪是计算机视觉中的一项任务，其重点是识别关键的身体位置、分析姿势和对动作进行分类。这项技术的核心是一个预先训练的机器学习模型，用于评估视觉输入，并在图像坐标和3D世界坐标中识别身体上的地标。该技术的应用场景包括但不限于人机交互、运动分析、游戏、虚拟现实、增强现实、健康等领域。

有一个完美的模型固然很好，但不幸的是，目前的模型仍然不完美。尽管数据集可能存储了多种体型数据，但人体在个体之间是有所不同的。每个人身体的独特性都带来了挑战，尤其是对于那些手臂和腿部尺寸不标准的人来说，这可能会导致使用这项技术时精度较低。在考虑将这项技术集成到系统中时，承认不准确的可能性至关重要。希望科学界正在进行的努力将为开发更强大的模型铺平道路。

除了缺乏准确性之外，使用这项技术还需要考虑伦理和法律因素。例如，如果个人未经同意，在公共场所拍摄人体姿势可能会侵犯隐私权。在现实世界中实施这项技术之前，考虑到任何道德和法律问题都是至关重要的。

先决条件和初始设置

首先，安装所需的库：

# 安装所需的Python包
pip install mediapipe
pip install numpy
pip install opencv-python<4.6
pip install requests>=2.31,<3
pip install rerun-sdk

# 也可以直接使用配置文件requirements.txt
pip install -r examples/python/human_pose_tracking/requirements.txt

使用MediaPipe跟踪人体姿势

谷歌提供的姿势地标检测指南中的图像

对于希望集成计算机视觉和机器学习的设备ML解决方案的开发人员来说，基于Python语言的MediaPipe框架正是一个方便的工具。

在下面的代码中，MediaPipe姿态标志检测被用于检测图像中人体的标志。该模型可以将身体姿势标志检测为图像坐标和3D世界坐标。一旦成功运行ML模型，就可以使用图像坐标和3D世界坐标来可视化输出。

import mediapipe as mp
import numpy as np
from typing import Any
import numpy.typing as npt
import cv2


"""

从Mediapipe姿势结果集中读取二维地标位置。

Args:
 results (Any): Mediapipe Pose results.
 image_width (int): Width of the input image.
 image_height (int): Height of the input image.

 Returns:
 np.array | None: Array of 2D landmark positions or None if no landmarks are detected.
"""
def read_landmark_positions_2d(
 results: Any,
 image_width: int,
 image_height: int,
) -> npt.NDArray[np.float32] | None:
 if results.pose_landmarks is None:
 return None
 else:
 # 提取标准化的地标位置并将其缩放为图像尺寸
 normalized_landmarks = [results.pose_landmarks.landmark[lm] for lm in mp.solutions.pose.PoseLandmark]
 return np.array([(image_width * lm.x, image_height * lm.y) for lm in normalized_landmarks])


"""

从Mediapipe Pose结果集中读取三维地标位置。

Args:
 results (Any): Mediapipe Pose results.

 Returns:
 np.array | None: Array of 3D landmark positions or None if no landmarks are detected.
"""
def read_landmark_positions_3d(
 results: Any,
) -> npt.NDArray[np.float32] | None:
 if results.pose_landmarks is None:
 return None
 else:
 # 提取三维地标位置
 landmarks = [results.pose_world_landmarks.landmark[lm] for lm in mp.solutions.pose.PoseLandmark]
 return np.array([(lm.x, lm.y, lm.z) for lm in landmarks])


"""

跟踪并分析输入图像中的姿势。

Args:
 image_path (str): Path to the input image.
"""
def track_pose(image_path: str) -> None:
 # 读取图像，将颜色转换为RGB格式
 image = cv2.imread(image_path)
 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

 # 创建Pose模型实例
 pose_detector = mp.solutions.pose.Pose(static_image_mode=True)

 # 处理图像以获得姿势标志
 results = pose_detector.process(image)
 h, w, _ = image.shape

 # 读取二维和三维地标位置
 landmark_positions_2d = read_landmark_positions_2d(results, w, h)
 landmark_positions_3d = read_landmark_positions_3d(results)

使用Rerun可视化MediaPipe的输出

Rerun图像浏览器

Rerun可作为多模态数据的可视化工具。通过Rerun图像浏览器，您可以构建布局、自定义可视化以及与数据交互。本节的其余部分将详细介绍如何使用Rerun SDK在Rerun图像浏览器中记录和显示数据。

姿势标志模型

在二维和三维点中，指定点之间的连接至关重要。定义这些连接会自动渲染它们之间的线。使用MediaPipe提供的信息，可以从pose_connections集合获取姿势点连接，然后使用Annotation Context将它们设置为关键点连接。

rr.log(
 "/",
 rr.AnnotationContext(
 rr.ClassDescription(
 info=rr.AnnotationInfo(id=0, label="Person"),
 keypoint_annotatinotallow=[rr.AnnotationInfo(id=lm.value, label=lm.name) for lm in mp_pose.PoseLandmark],
 keypoint_cnotallow=mp_pose.POSE_CONNECTIONS,
 )
 ),
 timeless=True,
 )

图像坐标——二维位置

将人的姿势可视化为2D点

在视频中以可视化方式观察身体姿势的标志似乎是一个不错的选择。要实现这一点，您需要仔细遵循Rerun文档中有关Entities和Components的相关介绍。其中，“实体路径层次结构（The Entity Path Hierarchy）”页面描述了如何在同一实体上记录多个组件。例如，您可以创建“video”实体，并包括视频的“video/rgb”组件和身体姿势的“video/pose”组件。不过，如果你打算把它用于视频设计中的话，你需要认真掌握时间线的概念。每个帧都可以与适当的数据相关联。

以下是一个可以将视频上的2D点可视化的函数：

def track_pose_2d(video_path: str) -> None:
 mp_pose = mp.solutions.pose 

 with closing(VideoSource(video_path)) as video_source, mp_pose.Pose() as pose:
 for idx, bgr_frame in enumerate(video_source.stream_bgr()):
 if max_frame_count is not None and idx >= max_frame_count:
 break

 rgb = cv2.cvtColor(bgr_frame.data, cv2.COLOR_BGR2RGB)

 # 将帧与数据关联
 rr.set_time_seconds("time", bgr_frame.time)
 rr.set_time_sequence("frame_idx", bgr_frame.idx)

 # 呈现视频
 rr.log("video/rgb", rr.Image(rgb).compress(jpeg_quality=75))

 # 获取预测结果
 results = pose.process(rgb)
 h, w, _ = rgb.shape

 # 把2D点记录到'video'实体中
 landmark_positions_2d = read_landmark_positions_2d(results, w, h)
 if landmark_positions_2d is not None:
 rr.log(
 "video/pose/points",
 rr.Points2D(landmark_positions_2d, class_ids=0, keypoint_ids=mp_pose.PoseLandmark),
 )

三维世界坐标——三维点

将人的姿势可视化为3D点

当你有三维点的时候，为什么要选择二维点呢？创建一个新实体，将其命名为“Person”，并输出有关这些三维点的数据。这就行了！这样就可以创建人体姿势的三维演示。

以下是操作方法：

def track_pose_3d(video_path: str, *, segment: bool, max_frame_count: int | None) -> None:
 mp_pose = mp.solutions.pose 

 rr.log("person", rr.ViewCoordinates.RIGHT_HAND_Y_DOWN, timeless=True)

 with closing(VideoSource(video_path)) as video_source, mp_pose.Pose() as pose:
 for idx, bgr_frame in enumerate(video_source.stream_bgr()):
 if max_frame_count is not None and idx >= max_frame_count:
 break

 rgb = cv2.cvtColor(bgr_frame.data, cv2.COLOR_BGR2RGB)

 # 把帧与数据关联起来
 rr.set_time_seconds("time", bgr_frame.time)
 rr.set_time_sequence("frame_idx", bgr_frame.idx)

 # 呈现视频
 rr.log("video/rgb", rr.Image(rgb).compress(jpeg_quality=75))

 # 取得预测结果
 results = pose.process(rgb)
 h, w, _ = rgb.shape

 # 对于3D呈现的新的实例"Person"
 landmark_positions_3d = read_landmark_positions_3d(results)
 if landmark_positions_3d is not None:
 rr.log(
 "person/pose/points",
 rr.Points3D(landmark_positions_3d, class_ids=0, keypoint_ids=mp_pose.PoseLandmark),
 )

源代码探索

本文重点介绍了“人体姿势跟踪”示例的主要部分。

对于那些喜欢动手的人来说，这个例子的完整源代码可以在GitHub（https://github.com/rerun-io/rerun/blob/latest/examples/python/human_pose_tracking/main.py）上找到。您可以随意探索、修改和理解其中实现的内部工作原理。

提示和建议

1.压缩图像以提高效率

您可以通过压缩记录的图像来提高整个过程的速度：

rr.log(
 "video", 
 rr.Image(img).compress(jpeg_quality=75)
)

2.限制内存使用

如果你记录的数据超过了RAM的容量，它就会开始丢弃旧数据。默认限制是系统RAM的75%。如果你想增加这个限制，可以使用命令行参数——内存限制。有关内存限制的更多信息，请参阅Rerun的“如何限制内存使用”页面信息。

3.根据您的需求定制视觉效果

自定义Rerun查看器