1. Python 开发核心能力
熟练掌握 Python 编程语言,具备 3 年以上开发经验,可实现高性能脚本编写、桌面应用开发及算法逻辑实现。
精通 Python 桌面应用框架:
2. 人体姿势识别与 MediaPipe 集成
熟悉 MediaPipe 解决方案:
掌握 MediaPipe Python SDK 的核心功能,曾在 项目中调用poseDetection模块实现人体关键点检测(如关节坐标提取、姿势匹配算法),并基于结果开发姿势纠正提示功能。
计算机视觉基础扎实:
熟悉 OpenCV 图像处理操作(如帧捕获、图像预处理、特征提取),可与 MediaPipe 结合实现视频流的实时处理
已经在docker部署
3. 摄像头视频录制与系统集成
摄像头设备控制与视频流处理:
熟练使用OpenCV摄像头,实现实时画面采集、帧率控制及分辨率适配(支持 1080P 高清录制)。
掌握视频编码与存储技术:可将录制内容保存为 MP4/AVI 格式,并通过 FFmpeg 实现视频压缩与格式转换。
系统集成与多模块协作:
具备将 MediaPipe 姿势识别结果与视频录制功能耦合的经验,并且通过websocket发布姿态
关于 MediaPipe 已经通过docker部署成功并且通过websocket发布姿态转换,ue5接收姿态消息,进行数字人的动作的实时显示。
使用MediaPipe,python实现加载视频数据生成姿态数据,并且通过websockket发布姿态信息。
实现使用MediaPipe 实时获取视频人体姿态,并且通过websocket服务发布姿态信息。在opencv窗口实时显示关键点的位置。
实现使用MediaPipe 实时获取视频人体姿态,并且通过websocket服务发布姿态信息。在opencv窗口实时显示关键点的位置。