blazepalm_detection.py

# この作品はMITライセンスの下で提供されています。
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# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
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# この例は、GoogleのMediaPipe Palm Detectionモデルを紹介します。
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# 注記：この例をリアルタイムで実行するには、AE3やN6のようなNPU搭載のOpenMV Camが必要です。

import csi
import time
import ml
from ml.postprocessing.mediapipe import BlazePalm

# センサーを初期化します。
csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.VGA)

# BlazePalmは、最良の結果を得るために正方形の画像を必要とします。
csi0.window((400, 400))

# 内蔵の手のひら検出モデルをロード
model = ml.Model("/rom/palm_detection_full_192.tflite", postprocess=BlazePalm(threshold=0.4))
print(model)

# 手の骨格を描画するための、手の関節間を結ぶ線。
palm_lines = ((0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 0), (0, 5), (5, 6))

clock = time.clock()
while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()

    # palms は ((x, y, w, h), score, keypoints) タプルのリストです
    for r, score, keypoints in model.predict([img]):
        ml.utils.draw_predictions(img, [r], ("palm",), ((0, 0, 255),), format=None)

        # keypoints は形状 (7, 2) の ndarrayです
        # 0 - 手首 (x, y)
        # 1 - 人差し指の mcp (x, y)
        # 2 - 中指の mcp (x, y)
        # 3 - 薬指の mcp (x, y)
        # 4 - 小指の mcp (x, y)
        # 5 - 親指の cmc (x, y)
        # 6 - 親指の mcp (x, y)
        #
        # mcp = 中手指節関節 - 指の付け根の関節
        # cmc = 手根中手関節 - 親指の付け根
        ml.utils.draw_skeleton(img, keypoints, palm_lines, kp_color=(255, 0, 0), line_color=(0, 255, 0))

    print(clock.fps(), "fps")