자세 추정
카메라 영상에서 사람의 자세를 실시간으로 추정하여 17개 키 포인트(관절) 좌표를 제공합니다. 키 포인트 사이의 거리와 관절 각도를 바로 계산할 수 있습니다.
명령
| 명령 | 설명 |
|---|
| 사람 감지 | 사람이 감지되었는지 확인합니다. |
| 키 포인트 좌표 | 지정한 키 포인트(예: 손목, 무릎)의 좌표와 신뢰도를 기록합니다. |
| 키 포인트 간 거리 | 두 키 포인트 사이의 픽셀 거리를 기록합니다. |
| 관절 각도 | 세 키 포인트로 이루어진 관절의 각도를 계산하여 기록합니다(예: 팔꿈치 각도). |
| 영역내 키 포인트 여부 | 지정한 키 포인트가 감지 영역 안에 있는지 확인합니다. |
| 모든 키 포인트 읽기 | 17개 키 포인트의 좌표를 JSON 으로 기록합니다. |
설정
| 항목 | 설명 |
|---|
| 키 포인트 | 좌표를 읽거나 영역 안 여부를 확인할 키 포인트입니다. 17종 중에서 선택합니다. |
| 키 포인트1 / 키 포인트2 | 거리를 계산할 두 키 포인트입니다. |
| 관절 | 각도를 계산할 관절입니다. 왼쪽 팔꿈치, 오른쪽 팔꿈치, 왼쪽 어깨, 오른쪽 어깨, 왼쪽 무릎, 오른쪽 무릎, 왼쪽 골반, 오른쪽 골반, 척추 기울기, 목 기울기 중에서 선택합니다. |
| 감지 영역 | 공통 사항 참고. |
출력 변수
| 항목 | 타입 | 값 |
|---|
| 감지 여부 | 디지털 | 사람 감지, 키 포인트 좌표, 영역내 키 포인트 여부의 결과. |
| 키 포인트 X / 키 포인트 Y | 숫자 | 지정한 키 포인트의 픽셀 좌표. |
| 신뢰도 (%) | 숫자 | 지정한 키 포인트의 신뢰도, 0~100. |
| 감지 여부 | 디지털 | 키 포인트 간 거리·관절 각도 명령에서 두 키 포인트(관절)가 모두 감지되어 값을 계산했으면 참. |
| 관절 각도 (°) | 숫자 | 지정한 관절의 각도. |
| 거리 (픽셀) | 숫자 | 두 키 포인트 사이의 거리. |
| 출력 (JSON 텍스트) | 텍스트 | 17개 키 포인트의 배열. |
JSON 출력
키 포인트마다 id, name, x, y, confidence(0~100)를 담은 배열입니다. 아래는 일부만 보인 예시입니다.
[
{ "id": 0, "name": "nose", "x": 320, "y": 180, "confidence": 95 },
{ "id": 5, "name": "left_shoulder", "x": 280, "y": 260, "confidence": 91 },
{ "id": 6, "name": "right_shoulder", "x": 360, "y": 258, "confidence": 93 },
{ "id": 15, "name": "left_ankle", "x": 270, "y": 470, "confidence": 78 }
]
키 포인트 17종
| ID | JSON 이름 | 화면 표시 |
|---|
| 0 | nose | 코 |
| 1 | left_eye | 왼쪽 눈 |
| 2 | right_eye | 오른쪽 눈 |
| 3 | left_ear | 왼쪽 귀 |
| 4 | right_ear | 오른쪽 귀 |
| 5 | left_shoulder | 왼쪽 어깨 |
| 6 | right_shoulder | 오른쪽 어깨 |
| 7 | left_elbow | 왼쪽 팔꿈치 |
| 8 | right_elbow | 오른쪽 팔꿈치 |
| 9 | left_wrist | 왼쪽 손목 |
| 10 | right_wrist | 오른쪽 손목 |
| 11 | left_hip | 왼쪽 엉덩이 |
| 12 | right_hip | 오른쪽 엉덩이 |
| 13 | left_knee | 왼쪽 무릎 |
| 14 | right_knee | 오른쪽 무릎 |
| 15 | left_ankle | 왼쪽 발목 |
| 16 | right_ankle | 오른쪽 발목 |