Python 使用 MediaPipe 计算人体腿部与右手的角度并输出到视频

import cv2
import mediapipe as mp
import math

# 初始化MediaPipe的人体姿势模型
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_pose = mp.solutions.pose

# 打开输入视频文件
cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')

# 获取输入视频的帧率和分辨率
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建输出视频文件
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('2.mp4', fourcc, fps, (width, height))

# 处理视频文件中的每一帧
with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose:
    while cap.isOpened():
        # 读取一帧
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 将帧转换为RGB格式
        image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 处理人体姿势检测
        results = pose.process(image)

        # 绘制人体骨架
        mp_drawing.draw_landmarks(
            frame, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)
        right_knee = results.pose_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_KNEE]
        right_ankle = results.pose_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ANKLE]
        right_wrist = results.pose_landmarks.landmark[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_WRIST]

        # 计算腿与右手的角度
        angle = math.degrees(math.atan2(right_wrist.y - right_ankle.y, right_wrist.x - right_ankle.x) -
                             math.atan2(right_knee.y - right_ankle.y, right_knee.x - right_ankle.x))

        # 在输出图片上显示角度值
        cv2.putText(image, 'Angle: {:.2f}'.format(angle), (50, 50),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

        # 将帧写入输出视频文件
        out.write(frame)

        # 显示当前帧的结果
        cv2.imshow('MediaPipe Pose Detection', frame)
        cv2.imshow('MediaPipe Pose Estimation', frame)
        # 按下q键退出

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码说明：

1. 导入必要的库：cv2、mediapipe、math
2. 初始化 MediaPipe 的人体姿势模型：mp_drawing 和 mp_pose
3. 打开输入视频文件：cap
4. 获取输入视频的帧率和分辨率：fps、width、height
5. 创建输出视频文件：out
6. 使用 mp_pose.Pose 对象进行人体姿势检测，并绘制人体骨架
7. 获取右膝、右踝和右手腕的关键点：right_knee、right_ankle、right_wrist
8. 使用 math.atan2 函数计算腿部与右手的角度：angle
9. 在输出图片上显示角度值
10. 将处理后的帧写入输出视频文件
11. 显示当前帧的结果
12. 按下 q 键退出程序
13. 释放资源

运行代码：

1. 确保已经安装了 cv2、mediapipe 和 math 库。
2. 将代码保存为 .py 文件，例如 angle_detection.py。
3. 将输入视频文件命名为 1.mp4，并将代码中的路径修改为你的视频文件路径。
4. 运行代码：python angle_detection.py。

注意：

• 代码中的 min_detection_confidence 和 min_tracking_confidence 参数分别表示姿势检测和跟踪的最小置信度阈值。可以根据实际情况进行调整。
• 可以根据需要修改输出视频文件的路径和名称。
• 角度计算的方法可以根据实际需求进行调整。

希望这个例子能够帮助你理解如何使用 MediaPipe 在 Python 中计算人体腿部与右手的角度并输出到视频中。