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 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:）...
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...
python 【MediaPipe × Streamlit】中心人物だけをマスクする動画処理アプリ
今回は、MediaPipe と Streamlit を使って、動画内の「中心にいる人物だけをマスク表示する」アプリを作ってみました。mediapipeを利用したい動画があったとしても、複数人が映っていたり、背景がごちゃごちゃしている場合には...
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...
未分類 【Streamlit×MediaPipe】スティックピクチャをWebで描画
前回の記事（記事URL:）では、肩関節が最大外転位になった際のスナップショットを描画するようなwebアプリをpythonで作成しました。しかしながら、動作というのは開始から終了までの一連の流れから変化を見たいケースもあると考えています。そこ...
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...
