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...
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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...
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...
