mediapipe pose 모델 활용

1. 미디어파이프 pose 

• 미디어파이프(Mediapipe) 포즈 모델이 무엇인지 이해하고, 이를 활용해 사람의 움직임을 추적하는  방법을 배워 봅시다.
• 간단한 실습을 통해 미디어파이프 포즈 모델을 직접 체험 해보도록 합시다.

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2. 미디어파이프란 무엇인가요?

• **미디어파이프(Mediapipe)**는 구글에서 개발한 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. 다양한 사람의 움직임을 감지하고 추적하는 기능을 제공합니다.
• 예를 들어, 손가락의 움직임을 추적하거나 얼굴의 표정을 감지할 수 있으며, 우리가 오늘 배울 포즈(몸의 자세) 추적도 가능합니다.

https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/studio?hl=ko

MediaPipe 스튜디오  |  Google AI Edge  |  Google AI for Developers

미디어 파이프 스튜디오

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3. 포즈 모델이란?

• 포즈 모델은 사람의 신체를 인식하고 추적하여, 신체의 중요한 부분들을 인식하는 모델입니다.
• 예를 들어, 어깨, 팔꿈치, 손목, 무릎, 발목과 같은 신체의 주요 지점을 **랜드마크(landmark)**라고 부릅니다.
• 이러한 랜드마크를 추적하면 사람이 어떻게 움직이고 있는지, 어떤 자세를 취하고 있는지 알 수 있습니다.

포즈모델 체험해 보기.

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4. 포즈 모델의 활용

• 포즈 모델은 다양한 곳에서 활용될 수 있어요:
  • 게임: 플레이어의 움직임을 인식하는 게임 (예: Wii, Kinect).
  • 헬스케어: 운동 자세를 교정하거나 피트니스 코칭.
  • 안전: 위험한 상황에서 사람의 자세를 감지하여 경고.

https://learnopencv.com/yolov7-pose-vs-mediapipe-in-human-pose-estimation/

YOLOv7 Pose vs MediaPipe in Human Pose Estimation

yolo 모델과 mediapipe 모델 비교 

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5. 포즈 모델이 어떻게 동작하나요 ?

• 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아들이고, 미디어파이프 포즈 모델이 사람의 신체를 감지하여 각 랜드마크의 위치를 추적합니다.
• 모델은 사람의 신체를 33개의 중요한 지점으로 나누어 추적합니다.

• 위 이미지처럼 각 번호는 몸의 특정 부분을 나타내며, 이 정보를 사용해 사람의 움직임을 분석할 수 있어요.

랜드마크

 

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6. 실습: 미디어파이프 포즈 모델 사용해보기

 

이제 포즈 모델을 직접 체험해 봅시다 ! 파이썬을 사용하여 포즈 모델을 실행하는 간단한 코드를 따라해 보세요.

 

가상환경을 활성화하여 jupyter lab에서 활용해 보도록 하자.

import cv2
import mediapipe as mp

# 미디어파이프의 포즈(Pose) 모델을 로드합니다.
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_pose = mp.solutions.pose

# 웹캠을 열어 실시간으로 영상을 가져옵니다.
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 포즈 모델을 사용합니다.
with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose:
    while cap.isOpened():
        success, frame = cap.read()
            
        # BGR 이미지를 RGB로 변환합니다.
        frame_rgb = cv2.cvtColor(cv2.flip(frame, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
        
        # 프레임을 포즈 모델에 전달하여 사람의 포즈를 처리합니다.
        results = pose.process(frame_rgb)
        
        # RGB 이미지를 다시 BGR로 변환하여 OpenCV에서 사용합니다.
        frame_bgr = cv2.cvtColor(frame_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        
        # 포즈 랜드마크를 화면에 그립니다.
        if results.pose_landmarks:
            mp_drawing.draw_landmarks(
                image=frame_bgr,
                landmark_list=results.pose_landmarks,
                connections=mp_pose.POSE_CONNECTIONS,
                landmark_drawing_spec=mp_drawing.DrawingSpec(color=(0, 0, 255), thickness=2, circle_radius=2),
                connection_drawing_spec=mp_drawing.DrawingSpec(color=(255,255,255), thickness=2, circle_radius=2)
            )
        
        # 화면에 결과를 출력합니다.
        cv2.imshow('Pose Detection', frame_bgr)

        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break

# 웹캠을 닫고 모든 창을 닫습니다.
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

포즈 실행화면

 

 

7. 실습2: 미디어파이프 포즈 모델 왼손 오른손 좌표 putText() 함수 활용하여 출력해보기

이제 포즈 모델에서 왼손과 오른손 좌표를 풋 텍스트로 출력하는 실습을 진행해 보겠습니다.

우선 랜드마크 번호에 맞춰 x, y, z 좌표를 구할 수 있습니다.

 

  results.pose_landmarks.landmark[19]

  results.pose_landmarks.landmark[20]

 

랜드마크 좌표 출력 실습

 

아래 파이썬 코드 이해하기.

            # 19번 (오른쪽 검지 첫 번째 마디)와 20번 (왼쪽 검지 첫 번째 마디) 좌표 추출
            # 좌표를 100으로 곱하고 정수형으로 변환, 텍스트 변환
            right_x = str(int(results.pose_landmarks.landmark[19].x * 100))
            right_y = str(int(results.pose_landmarks.landmark[19].y * 100))
            left_x = str(int(results.pose_landmarks.landmark[20].x * 100))
            left_y = str(int(results.pose_landmarks.landmark[20].y * 100))

            # 좌표를 화면에 출력
            cv2.putText(frame, "right : " + right_x + " , " + right_y, 
                        (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, "left : " + left_x + " , " + left_y, 
                        (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

 

 

파이썬 코드 아래 위치에 코드 작성하기.

이 위치에 좌표를 구하는 코드와 putText 함수 코드 입력

 

 

 

※ 출력된 좌표 확인하기.

결과 확인

 

 

8. cv2.line()함수를 활용하여 아래와 같이 9등분하는 흰색선을 만들어 보자.

     아래 링크를 통해 복습하여 아래 사진과 같이 9등분 실선을 만들어 보자.

    https://swmakerjun.tistory.com/56

cv2.line() 함수로 선 만들기

  

 

 

9등분 선을 만든 결과물