python 【保存版】顔のランドマークを抽出＆可視化するStreamlitアプリ
MediaPipe × Matplotlib × Streamlit｜CSV出力も対応しています。手の推定の時（）と同様、このmediapipeのアプリが何に使えるかはわかりませんが、とりあえず座標を出力できるようにしました。顔の変化が特徴...
動作分析
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python MediaPipe座標から親指と人差し指の距離を3Dで可視化するアプリ【Streamlit】
はじめに手の動きを分析する際に、親指と人差し指の距離というのは非常に重要なパラメータになります。例えばピンチ動作の解析や、把持の開始/終了判定、あるいは発達評価などにも応用できます。今回は、前回の手指の座標取得のアプリの記事（記事URL:）...
ガジェット系 M5Stack Core2 × IMU × PaHubで動作分析！複数センサの同時計測を試してみた
M5Stack Core2 は、豊富な拡張モジュールを備えたマイコンボードです。とくに IMU（慣性計測ユニット） を活用すれば、手軽に姿勢角や動作情報を取得でき、動作分析やスポーツ評価にも応用が効きます。プログラムはC+ベースのArdui...
python MediaPipe × Streamlit｜手の3Dポーズを可視化できる動画解析アプリ【Python】
🎬 はじめに今回紹介するのは、動画内の手の形状をMediaPipeで検出して、3Dで可視化するStreamlitアプリです。手の形状の計測は三次元動作解析装置でもなかなか難しいですが、禁煙ではMediaPipeのような有益なアプリを使うこと...
python Webカメラのストリーム映像から角度計測をするスクリプト
概要動作を評価するにあたって、角度の情報は必要不可欠であるいえます。一般的には目視による計測や角度計を用いた計測が一般的だとは思いますが、一回一回角度計を当てたりして計測するのは、なかなか非効率であると感じています。本記事では、Python...
ガジェット系 【骨格推定に最適なカメラ】iPad・ハンディカム・GoPro・Insta360を比較！
動作解析や骨格推定を行う上で、「どのカメラで撮影するか」は非常に重要なポイントです。MediaPipeなどの骨格推定ツールは高性能ですが、入力される映像の画質や補正精度、安定性が分析結果に直結します。言い換えると動作や環境に応じた適切なカメ...
python 【STEF×動作分析】簡易上肢機能検査を運動学的に可視化するWebアプリの活用法！
✅ 概要STEF（Simple Test for Evaluating Hand Function）は、上肢・手指の巧緻性や協調性を測る臨床評価です。この検査は網羅的に様々な物品操作能力を評価することができる利点はある一方で、STEFの評価...
python 【Python×MediaPipe】CSV出力＆肩関節レポートの利用方法
これまでの記事では、自分のパソコンにpythonを利用できる環境を構築して、ローカルで解析や骨格推定を行う方法を書いてきました。しかしながら、いきなり自分でpythonコードを書いて、ディレクトリ構造を考えてパッケージを入れてというのはやは...
python 【Python×MediaPipe】スティックピクチャで動作を可視化する
✅ スティックピクチャとは？mediapipeに限らず、他の三次元動作解析装置から得られる結果は大抵の場合、各ランドマークの座標の位置の時系列データで提供されることがほとんどです。このままのデータの状態ではいったい動作どうなっているかという...
python 【動作分析の基本】時系列波形で“動き”を見える化する｜MediaPipe座標をPythonでグラフ化
✅ はじめに｜動きの“波形”って何がわかるの？動画から抽出された骨格データ（CSVファイル）を時系列波形のようなグラフに変換することで、見た目では分からないような「動作の特徴」を視覚化することが可能になります。今回は、matplotlibと...
