HarmonyOS鸿蒙Next骨骼点检测技术详解:探索机器识别人体动作的奥秘
HarmonyOS鸿蒙Next骨骼点检测技术详解:探索机器识别人体动作的奥秘 随着人工智能技术的持续进步,机器不仅能听懂人类语言,识别图片内容,还能通过对人体动作的精准捕捉来实现有效的人体行为监测。这项技术主要集中在智能视频监控,病人监护系统,人机交互,虚拟现实,人体动画,智能家居,智能安防,运动员辅助训练等领域。那么机器是如何识别人体动作的呢?我们可以通过学习HarmonyOS SDK基础视觉服务(Core Vision Kit)提供的骨骼点检测能力(Skeleton Detection)来进行探索。
人体骨骼点检测,主要是检测人体的一些关键点,当前,基础视觉服务的骨骼检测技术可支持17个关键点的识别,具体为鼻子,左右眼,左右耳,左右肩,左右肘、左右手腕、左右髋、左右膝、左右脚踝。
系统可以通过检测出的关键点描述人体的骨骼信息,并基于骨骼点信息对人体姿势进行估计,从而识别人体的姿势和动作,比如站立、蹲下、跑步等。骨骼点检测技术除了能实现对人体行为的监控,还可以应用于游戏娱乐领域,通过对人体骨骼点的检测捕捉人体动作姿态,并应用于虚拟模型中,使模型可以活动起来。
开发者可以通过集成HarmonyOS SDK基础视觉服务提供的API来调用骨骼检测功能,具体步骤如下:
- 在使用骨骼点检测时,将实现骨骼点检测相关的类添加至工程。
import { skeletonDetection, visionBase } from '@kit.CoreVisionKit';
import { BusinessError } from '@kit.BasicServicesKit';
- 简单配置页面的布局,并在Button组件添加点击事件,拉起图库,选择图片。
Button('选择图片')
.type(ButtonType.Capsule)
.fontColor(Color.White)
.alignSelf(ItemAlign.Center)
.width('80%')
.margin(10)
.onClick(() => {
// 拉起图库,获取图片资源
this.selectImage();
})
- 通过图库获取图片资源,将图片转换为PixelMap。
private async selectImage() {
let uri = await this.openPhoto()
if (uri === undefined) {
hilog.error(0x0000, 'skeletonDetectSample', "Failed to defined uri.");
}
this.loadImage(uri)
}
private openPhoto(): Promise<string> {
return new Promise<string>((resolve, reject) => {
let photoPicker: photoAccessHelper.PhotoViewPicker = new photoAccessHelper.PhotoViewPicker();
photoPicker.select({
MIMEType: photoAccessHelper.PhotoViewMIMETypes.IMAGE_TYPE, maxSelectNumber: 1
}).then(res => {
resolve(res.photoUris[0])
}).catch(err => {
hilog.error(0x0000, 'skeletonDetectSample', `Failed to get photo image uri. code:${err.code},message:${err.message}`);
reject('')
})
})
}
private loadImage(name: string) {
setTimeout(async () => {
let fileSource = await fileIo.open(name, fileIo.OpenMode.READ_ONLY);
this.imageSource = image.createImageSource(fileSource.fd);
this.chooseImage = await this.imageSource.createPixelMap();
}, 100)
}
- 实例化Request对象,并传入待检测图片的PixelMap,实现骨骼点检测功能。
// 调用骨骼点识别接口
let request: visionBase.Request = {
inputData: { pixelMap: this.chooseImage, }
};
let data: skeletonDetection.SkeletonDetectionResponse = await (await
skeletonDetection.SkeletonDetector.create()).process(request);
- (可选)如果需要将结果展示在界面上,可以用下列代码。
let data: skeletonDetection.SkeletonDetectionResponse = await (await skeletonDetection.SkeletonDetector.create()).process(request);
let poseJson = JSON.stringify(data);
hilog.info(0x0000, 'skeletonDetectSample', `Succeeded in face detect:${poseJson}`);
this.dataValues = poseJson;
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HarmonyOS鸿蒙Next的骨骼点检测技术是一种基于深度学习的计算机视觉技术,主要用于识别人体动作。该技术通过分析图像或视频中的人体关键点(如关节、头部、手部等),构建出人体的骨骼结构,从而实现对动作的精确识别。
骨骼点检测技术的核心是使用神经网络模型,如卷积神经网络(CNN)或图卷积网络(GCN),来提取图像中的人体特征。这些模型经过大量标注数据的训练,能够准确地定位人体的关键点,并生成骨骼结构。鸿蒙Next在此基础上进行了优化,提升了检测的精度和速度。
在鸿蒙Next中,骨骼点检测技术可以应用于多个场景,如健身指导、动作捕捉、虚拟现实等。例如,在健身应用中,系统可以通过检测用户的骨骼点,实时分析其动作是否标准,并提供反馈。在虚拟现实中,骨骼点检测技术可以用于捕捉用户的动作,实现更自然的交互体验。
鸿蒙Next的骨骼点检测技术还支持多设备协同,能够在不同设备之间共享检测结果,提升系统的整体性能。此外,该技术还具备一定的鲁棒性,能够在复杂背景、遮挡等情况下保持较高的检测精度。
总的来说,HarmonyOS鸿蒙Next的骨骼点检测技术通过深度学习模型,实现了对人体动作的精确识别,并在多个应用场景中展现了其强大的功能。
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HarmonyOS鸿蒙Next的骨骼点检测技术基于深度学习和计算机视觉算法,通过摄像头捕捉人体关键点(如关节、头部等)的位置,构建人体骨骼模型。该技术利用神经网络对图像进行实时分析,精准定位并追踪人体动作,支持多场景应用,如健身指导、虚拟试衣等。其核心优势在于高效的计算能力和低延迟,确保在复杂环境下仍能保持高精度和稳定性。