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...
骨格座標
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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 【MediaPipe × Streamlit】動画の顔を自動検出してモザイク処理するアプリ
今回は、MediaPipe を使って動画内の顔を自動検出し、モザイク処理を行うアプリを作成しました。人物を含んだ動画データを外部に公開する際などに、顔を隠す必要がある際に役に立つと思うアプリです。こういった顔にモザイク処理をするのは、有償の...
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...
python 【MediaPipe×Python】上肢の肩関節外転を可視化して解析する方法｜ピクセル座標から定量評価
✅ はじめに｜肩関節の動きの定量化リハビリで重要な要素には「肩関節の可動域（外転や挙上）」があります。通常の場合は目視による評価が一般的ですが、動画を用いた骨格推定を行うことで、動作を数値客観化して定量することが可能です。今回は、前回の記事...
python 【MediaPipe×Python】ピクセル座標で骨格を抽出・描画・CSV保存する方法【動画から動作データ化】
✅ はじめに｜“見える動き”から“測れる動き”へGoogleの骨格推定ライブラリ「MediaPipe」はとても強力なツールです。mediapipeには、特別なGPUなどが必要なくノートパソコンなどでも軽くて動作しやすく、かつ出力が早いという...
