Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- movenet [2021/12/11 07:34] – [Exemple] serge
+++ movenet [2021/12/11 07:57] – [Exemple] serge
@@ Ligne 16: / Ligne 16: @@
 def draw(frame, keypoints_with_scores):
     for item in keypoints_with_scores[0][0]:
-        if item[2] > 0.5:  # confiance
+        if item[2] > 0.3:  # confiance
-            x = int(item[1]*256)  # numpy array x est le 2ème
+            x = int(item[1]*720)  # numpy array x est le 2ème
-            y = int(item[0]*256)
+            y = int(item[0]*720)
             cv2.circle(frame, (x, y), 6, color=(0,0,255), thickness=-1)
     return frame
-interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="lite-model_movenet_singlepose_thunder_3.tflite")
+models = [  "lite-model_movenet_singlepose_thunder_3.tflite",
+            "lite-model_movenet_singlepose_thunder_tflite_float16_4.tflite",
+            "lite-model_movenet_singlepose_thunder_tflite_int8_4.tflite"]
+interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=models[0])
 interpreter.allocate_tensors()
 cv2.namedWindow('color', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN)
-cam = cv2.VideoCapture(0)
+cam = cv2.VideoCapture(2)
+cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
+cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)
 t0 = time()
 nbr = 0
@@ Ligne 37: / Ligne 44: @@
     if not ret:
         continue
+    # Extraction d'une image carrée [rows, columns]
+    frame = frame[:, 280:1000]
     image = tf.expand_dims(frame, axis=0)