基于mediapipe的人体姿态估计模型-没有GPU依然速度飞起

关于人体姿态检测模型，我们前期也介绍过了很多相关的模型，比如基于Yolo-NAS的姿态检测以及基于YOLOv8的人体姿态检测，而人体姿态估计一直是计算机视觉任务中比较重要的一个模型。但是基于YOLO系列的人体姿态检测模型需要较大的算力，且很难在CPU模型上快速的运行。

基于mediapipe的人体姿态检测模型，可以检测图片或者视频流中的人体姿态检测，最重要的是可以在CPU上面快速运行，且可以运行在移动终端设备上，大大提高了模型的使用。mediapipe模型的姿态检测模型包含2个模型：

33个坐标点如下图：

在运行本期代码前，我们需要安装mediapipe，这里只需要使用pip install安装即可。

mediapipe提供了3种尺寸大小的模型，分别是lite, full, heavy三种尺寸大小的模型，当然heavy模型精度最高，其速度就会相应的降低。可以根据自己的特点选择不同的尺寸模型。