Хотите создать виртуального ассистента или систему, которая распознаёт жесты и анализирует видео? MediaPipe — это бесплатный фреймворк от Google, который позволяет реализовывать сложные задачи компьютерного зрения без необходимости разбираться в тонкостях нейросетей. Как использовать его максимально эффективно? Об этом расскажет Степан Бурмистров, основатель школы робототехники RobotX и автор курсов по технологии компьютерного зрения на Stepik.
Почему ваш смартфон «видит» лучше профессиональных камер?
Задумывались ли вы, как ваше устройство умеет распознавать лица, следить за позой или переводить жесты в команды? Дело не только в мощном процессоре, а в MediaPipe — фреймворке от Google для компьютерного зрения. Именно он позволяет обрабатывать видео и изображения в реальном времени, обеспечивая технологии, которые уже используют Snapchat, TikTok, системы безопасности и медицинские платформы.
Изначально разработанный для Android, сегодня MediaPipe доступен практически повсеместно:
- В мобильных приложениях (Android и iOS);
- На веб-платформах через браузеры;
- В десктопных программах (Windows, macOS и Linux).
- Из любых ваших программ на Python
Что делает MediaPipe уникальным?
Этот фреймворк предлагает не просто готовые решения, но и возможность глубже понять механизмы компьютерного зрения. Он позволяет:
- Создавать интерактивные системы распознавания жестов для игр и современных интерфейсов;
- Разрабатывать продвинутые технологии дополненной реальности;
- Автоматизировать анализ видео для задач любой сложности — от спортивных тренировок до медицинских исследований.
Несмотря на мощный функционал, MediaPipe вызывает впечатление что это «только для профессионалов». Причина в сложной документации и высоком пороге входа — многие разработчики просто не знают, как начать его использовать эффективно.
Однако эксперты уверены: MediaPipe — такой же базовый инструмент в компьютерном зрении, как TensorFlow или PyTorch в машинном обучении. Освоение этой технологии откроет новые возможности в IT-разработке.
Как начать работать с MediaPipe прямо сейчас?
Мы подготовили специальный материал, который поможет вам:
- Разобраться с основами работы с фреймворком;
- Использовать его возможности без лишних сложностей;
- Реализовать первые проекты уже сегодня.
Готовы узнать, как MediaPipe может изменить ваш подход к разработке?
Давайте разбираться вместе!
От теории к практике: как MediaPipe распознаёт жесты руки?
Теперь, когда вы знаете, почему MediaPipe так важен и универсален, давайте разберём конкретный пример его применения. Представьте, что вам нужно создать приложение, которое будет распознавать положение руки и определять, какие пальцы загнуты, а какие нет. Такие технологии уже активно используются в различных сферах — от игр до интерфейсов управления и даже медицинских исследований.
Для чего это может быть полезно?
Распознавание жестов руки открывает огромные возможности для создания инновационных решений:
- Интерфейсы управления: Представьте, что вы можете управлять компьютером или смартфоном простыми жестами (например, показывая «ОК» или поднимая указательный палец).
- Игры и дополненная реальность (AR): Многие современные игры уже используют такие технологии для взаимодействия с игроками. Например, игра, где вы контролируете персонажа движениями рук.
- Медицина: Системы физиотерапии могут анализировать движение пальцев пациента для оценки его восстановления после травмы.
- Образование: Приложения для обучения жестам глухонемых людей или даже языку программирования через интерактивные задачи на жестах.
Это лишь несколько примеров того, как можно применять MediaPipe в реальных проектах. Теперь давайте разберём, как это работает на практике.
Как всё начинается? Установка библиотек
Для начала работы понадобятся две популярные библиотеки: MediaPipe (для распознавания ключевых точек) и OpenCV (для обработки видео). Установить их можно простыми командами через pip:
pip install mediapipe
pip install opencv-python
Основной код: как камера видит вашу руку
Первый этап — это захват видео с камеры вашего устройства и передача его для обработки в MediaPipe. Мы создаём скрипт, который открывает камеру, читает поток видео и получает координаты ключевых точек руки.
Вот основной код для запуска камеры и получения ключевых точек:
import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=1)
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
continue
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = hands.process(frame)
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
if results.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
cv2.imshow('Fingers', frame)
if cv2.waitKey(10) == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Важными параметрами являются:
- static_image_mode=False - гарантирует, что при потоковом видео будет постоянно определяться одна и та же рука
- max_num_hands=1 - исключает обработку других найденных в кадре рук.
hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=1)
На этом этапе вы получите изображение с камеры, где будут соединены ключевые точки руки. Это основа для дальнейшего анализа.
Пронумеруем точки и сделаем их «умными»
Чтобы сделать распознавание более точным, мы добавляем логику нумерации ключевых точек на руке. Каждая точка получает свой уникальный номер, что позволяет анализировать её положение относительно других. Например, точка №4 — это кончик большого пальца, а точка №8 — кончик указательного.
Затем мы определяем, какие пальцы загнуты, а какие выпрямлены. Для этого рассчитываем расстояние между базой пальца и его кончиком. Если расстояние меньше заданного порога (extension_threshold), считаем, что палец загнут.
import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=1)
cap = cv2.VideoCapture(0)
tip_ids = [4, 8, 12, 16, 20]
base_ids = [0, 5, 9, 13, 17]
extension_threshold = 0.17
def get_vector(p1, p2):
return np.array([p2.x - p1.x, p2.y - p1.y, p2.z - p1.z])
def is_finger_extended(base, tip, is_thumb=False):
base_to_tip = get_vector(base, tip)
base_to_tip_norm = np.linalg.norm(base_to_tip)
return base_to_tip_norm > extension_threshold
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
continue
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = hands.process(frame)
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
if results.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(frame,
hand_landmarks,
mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
if hand_landmarks:
landmarks = hand_landmarks.landmark
for id, landmark in enumerate(hand_landmarks.landmark):
h, w, c = frame.shape
cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h)
cv2.putText(frame,
str(id),
(cx, cy),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.5,
(0, 255, 255),
1)
for finger_index, tip_id in enumerate(tip_ids):
base_id = base_ids[finger_index]
if is_finger_extended(landmarks[base_id], landmarks[tip_id]):
cx, cy = int(landmarks[tip_id].x * frame.shape[1]), int(landmarks[tip_id].y * frame.shape[0])
cv2.circle(frame, (cx, cy), 10, (0, 255, 0), cv2.FILLED)
cv2.imshow('Fingers', frame)
if cv2.waitKey(10) == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Почему это важно?
Распознавание жестов — это не просто интересная технология, а мощный инструмент для создания удобных и интуитивных интерфейсов. Вот несколько причин, почему стоит освоить эту область:
- Универсальность: Жестовые интерфейсы работают практически на любом устройстве с камерой.
- Быстрый старт: MediaPipe предоставляет готовые решения, которые можно адаптировать под свои нужды без глубокого погружения в сложные алгоритмы.
- Широкий спектр применения: От разработки игр до создания медицинских диагностических систем или образовательных приложений.
Например, если вы хотите создать приложение для физиотерапии, которое помогает пациентам следить за правильностью движений пальцев, этот код станет отличной отправной точкой. Или, может быть, вы мечтаете о системе управления компьютером через жесты? Теперь это намного ближе к реализации!
Что дальше?
С помощью MediaPipe вы можете не только определять положение пальцев, но и строить целые системы на основе этих данных. Например:
- Создать интерфейс для презентаций, где вы сможете листать слайды жестами.
- Разработать систему перевода жестов в текст для общения с глухими людьми.
- Реализовать мини-игру, где ваши движения рук напрямую влияют на игровой процесс.
- Управлять с помощью жестов различными механизмами, как это реализовано в этом проекте: https://habr.com/ru/articles/812863/
Таким образом, MediaPipe — это не просто инструмент для анализа видео, а ключ к созданию инновационных решений, которые меняют способ взаимодействия с технологиями.
Где углубить знания и создать свои проекты?
Если MediaPipe и его возможности вас впечатлили, но вы хотите понять процесс глубже — начните с базовых принципов компьютерного зрения. Знание алгоритмов обработки изображений и видео станет отличной основой для создания сложных систем на основе этой библиотеки.
На Stepik есть специальная подборка курсов, которые помогут вам разобраться в технологии от А до Я. Например, автор Степан Бурмистров , эксперт в области робототехники и компьютерного зрения, подготовил несколько материалов, которые станут вашими надёжными помощниками:
- Курс: «Компьютерное зрение с нуля»: Изучите основы работы с изображениями и видео.
- Работа с нейросетями MediaPipe и YOLO: Используйте обученные модели и создайте свой собственный детектор.
- Реальные проекты: Примените полученные знания для создания собственных приложений, аналогичных тем, что мы обсуждали выше.
Посмотреть курс и пройти демо-уроки можно здесь: https://stepik.org/course/109816
Не упустите возможность превратить интерес в профессиональный навык! С помощью этих курсов вы сможете не только освоить MediaPipe, но и создать инновационные решения, которые изменят ваш подход к разработке.
