济南做网站的公司,s上海网站建设,公司做网站的优势,wordpress 数据库填写本示例展示了如何在HarmonyOS Next中实现基于基础视觉服务的骨骼点识别功能。骨骼点识别是计算机视觉中的一项重要技术#xff0c;广泛应用于运动分析、健身监控和增强现实等领域。通过使用HarmonyOS Next提供的视觉API#xff0c;开发者能够轻松地对人物图像进行骨骼点检测广泛应用于运动分析、健身监控和增强现实等领域。通过使用HarmonyOS Next提供的视觉API开发者能够轻松地对人物图像进行骨骼点检测并返回准确的骨骼点信息。本文将详细介绍项目的实现过程包括如何调用骨骼点检测API、设计应用界面以及如何展示识别结果。通过本示例开发者将深入了解如何在HarmonyOS Next环境中集成视觉识别技术并实现图像中的骨骼点自动识别和分析功能。 一、项目背景与目标
1. 框架介绍
HarmonyOS Next提供了一整套的视觉服务框架使开发者可以轻松实现图像识别、处理等功能。特别是基础视觉服务它为开发者提供了丰富的API接口支持包括骨骼点识别、物体检测、人脸识别等多种图像分析任务。
在智能设备和应用中骨骼点识别功能被广泛应用于运动分析、健身跟踪、虚拟人物建模等领域。目前HarmonyOS Next的骨骼点识别功能支持17个关键点的识别具体为鼻子左右眼左右耳左右肩左右肘、左右手腕、左右髋、左右膝、左右脚踝。 本示例使用了 基础视觉服务 提供的 骨骼点识别 功能结合HarmonyOS Next的开发平台演示如何通过图像中的骨骼点检测实现人物的骨骼结构识别和展示。开发者可以通过这个示例掌握如何在HarmonyOS Next应用中集成并调用视觉识别API。
2. 项目目标
本项目旨在展示如何使用HarmonyOS Next基础视觉服务进行骨骼点识别帮助开发者快速了解如何集成骨骼点识别功能。通过实现该功能用户可以在应用中上传一张人物全身照片系统自动识别并返回图片中的骨骼点信息。
具体目标如下
实现骨骼点识别API的调用。用户可以上传图片或拍照应用识别人物骨骼点并展示。骨骼点信息通过文本形式展示帮助用户理解和分析图像中的人物结构。 二、项目实现
1. 项目目录结构
以下是本项目的目录结构
├─ entry/src/main/ets
│ ├─ entryability
│ │ └─ EntryAbility.ets // 程序入口
│ ├─ entrybackupability
│ │ └─ EntryBackupAbility.ets
│ └─ pages
│ └─ Index.ets // 应用主界面
└─ entry/src/main/resources // 资源文件目录EntryAbility.ets程序的入口文件负责应用初始化和界面设置。Index.ets应用的主界面用户在该界面中选择图片并启动骨骼点识别。resources目录存放资源文件如图片、图标等。
2. 项目实现
本示例使用的核心功能是调用骨骼点识别接口该接口在hms.ai.vision.skeletonDetection.d.ts中定义开发者可以通过该API处理上传的图片获取人物的骨骼点信息。 导入骨骼点检测接口 在项目中需要先导入骨骼点检测的API import { skeletonDetection } from hms.ai.vision.skeletonDetection;选择图片或拍照 用户通过点击按钮选择本地图库中的图片或直接使用相机拍摄一张新的图片。 调用骨骼点识别接口 使用process方法调用骨骼点识别服务 skeletonDetection.process({uri: imageUri // 图片的路径或URI
}).then(response {// 处理返回的识别结果console.log(骨骼点识别结果:, response);
}).catch(error {console.error(骨骼点识别失败:, error);
});展示结果 将识别到的骨骼点信息通过文本形式显示在应用界面上帮助用户查看识别结果。
3. 注意事项
图片格式确保上传的图片格式符合基础视觉服务的要求一般支持JPG、PNG等常见格式。输入图像具有合适成像的质量建议720p以上100px高度10000px100px宽度10000px高宽比例建议5:1以下接近手机屏幕高宽比例为宜。API限制该骨骼点识别API可能会对处理的图片大小、分辨率等有所限制开发者需要提前了解相关文档。权限管理在使用相机或访问图库时需要合理配置相应的权限如CAMERA和READ_EXTERNAL_STORAGE等。 三、核心代码解析
1. 导入必要的依赖
在Index.ets文件中我们首先导入骨骼点识别API和其他必要的模块
import { skeletonDetection } from hms.ai.vision.skeletonDetection;
import { ImagePicker, Camera } from ohos.multimedia.media;2. 图片选择与拍照
我们实现了两个功能从图库选择图片和直接通过相机拍摄图片。以下是从图库选择图片的代码
const selectImage () {ImagePicker.pickImage().then(uri {// 获取到图片URIstartSkeletonDetection(uri);}).catch(error {console.error(选择图片失败:, error);});
};3. 调用骨骼点识别接口
当图片选择完成后调用骨骼点识别接口进行处理
const startSkeletonDetection (imageUri) {skeletonDetection.process({uri: imageUri}).then(response {displaySkeletonPoints(response);}).catch(error {console.error(骨骼点识别失败:, error);});
};4. 显示识别结果
识别结果以文本的形式展示
const displaySkeletonPoints (response) {const points response.skeletonPoints; // 假设API返回的结果包含骨骼点数组let resultText 识别到的骨骼点信息\n;points.forEach((point, index) {resultText 点${index 1}: (${point.x}, ${point.y})\n;});console.log(resultText);
};四、效果预览
在应用启动后用户可以选择图片或者拍摄一张照片点击“开始骨骼点识别”后应用会开始识别图片中的骨骼点并在界面上以文本形式展示结果。以下是效果预览
选择图片用户选择图片或拍照。 识别过程点击“开始骨骼点识别”后应用将处理图片并进行骨骼点识别。 结果展示识别到的骨骼点信息通过文本在界面上展示。 五、总结
通过本项目的实现我们学习了如何利用HarmonyOS Next中的基础视觉服务进行骨骼点识别功能的开发。通过调用hms.ai.vision.skeletonDetection API开发者可以轻松实现对人物全身图像的骨骼点检测为智能健身、运动分析、虚拟现实等应用提供技术支持。
本示例展示了如何集成图像识别API如何获取图片并传递给识别服务最终将结果展示给用户。开发者可以基于此示例进一步扩展功能如对不同类型的图像进行处理、优化识别精度、结合其他AI能力等提升应用的智能化水平。
