Hand Pose Estimation

Bu fonksiyon bloğu, görüntülerde ellerin anahtar noktalarını (her el için 21) tespit eder ve hem görsel bir üstbilgi (overlay) hem de yapılandırılmış tespit verisi sağlar. Gerçek zamanlı kullanım için tasarlanmıştır ve tespit hassasiyeti, anahtar nokta görünürlüğü, iskelet stili ve işlenecek maksimum el sayısı için kontroller sunar.

📥 Girdiler

Image Analiz etmek için bir görüntü verin (kamera karesi, yüklenen görüntü veya işlenmiş görüntü).

📤 Çıktılar

Visualization Anahtar noktaları, iskeletleri ve sınırlayıcı kutuları gösteren açıklamalı görüntü.

Hands Sınır kutuları, her anahtar noktanın konumu, güven skorları ve görünürlük bayraklarını içeren yapılandırılmış tespit verisi (liste/sözlük).

Model Info Seçili iskelet stili ve eşik ayarları gibi temel çalışma zamanı bilgileri.

Hand Count Tespit edilen el sayısı (uygulanan limitler sonrası).

🕹️ Kontroller

Skeleton Style Görselleştirme ve çıktı formatı için anahtar nokta/iskelet biçimini seçin (ör. MMPose veya OpenPose stili).

Det Threshold Bir el tespitinin geçerli sayılması için gereken minimum güven değerini ayarlar (0–100 aralığı).

Keypoint Threshold Bireysel bir anahtar noktanın görünür kabul edilmesi için gereken minimum güven değerini ayarlar (0–100 aralığı).

Max Hands Döndürülecek ve çizilecek maksimum el sayısını sınırlayın (kalabalık sahnelerde çıktı boyutunu ve işlemi azaltmak için kullanışlıdır).

🎨 Özellikler

• Tespit edilen her el için anahtar noktalar, iskelet bağlantıları ve sınırlayıcı kutularla görsel üstbilgi.

• Ardışık mantık için kullanılabilecek, sınır kutuları ve her anahtar nokta için (x,y) konum, güven ve görünürlük içeren yapılandırılmış JSON-benzeri çıktı.

• Hassasiyet ile yanlış pozitifi dengelemek için kullanıcı ayarlı eşikler.

• Tahmin edilebilir çıktı için Max Hands ile işlenecek el sayısını sınırlama.

• Hız için mevcut donanımı otomatik kullanır (GPU mevcutsa tercih eder).

📝 Kullanım Talimatları

1. Image girişine bir görüntü kaynağı sağlayın (canlı kamera, akış veya resim dosyası).

2. Görselleştirme ve çıktının formatı için tercih edilen Skeleton Style’ı seçin.

3. Zayıf tespitlerin göz ardı edilmesi için Det Threshold’u ayarlayın.

4. Hangi anahtar noktaların görünür kabul edileceğini belirlemek için Keypoint Threshold’u ayarlayın.

5. Sadece sınırlı sayıda eli takip etmek istiyorsanız Max Hands’ı belirleyin.

6. Çıktıları okuyun: önizleme için Visualization’ı, mantık, UI veya kayıt için ise Hands / Hand Count’ı kullanın.

📊 Nasıl çalışır

Görüntü verildiğinde blok; görüntüyü eller için analiz eder, tespit ve anahtar nokta güven eşiklerini uygular, sonuçları Max Hands ile sınırlar ve sonra şunları üretir: üstbilgili görsel görüntü, sınırlayıcı kutular ve anahtar nokta detaylarıyla yapılandırılmış tespit listesi, kısa bir model bilgi özeti ve tespit edilen el sayısı.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• Canlı giriş için Camera USB, Camera IP (ONVIF) veya Stream Reader ile birleştirerek sürekli kare besleyin.

• Eşikleri ayarlarken önizleme için Show Image kullanın ve Visualization çıktısını daha büyük pencerede görün.

• Gürültülü görüntüleri stabilize etmek için Blur, Denoising veya Image Resize ile ön işlem yapın.

• Eller kırpılmış görünüyorsa veya sadece belli bir alanı analiz etmek istiyorsanız, bu bloktan önce Image ROI Select veya Image ROI bloğu yerleştirin.

• Raporlama için sonuçları notlandırmak isterseniz, Visualization ile Write Text On Image veya Draw Result On Image kombinasyonunu kullanıp sonra Image Logger, Image Write veya Record Video ile kaydedin.

• Önce insanları bulup sonra sadece kişi bölgelerinde el analizi yapmak isterseniz, bu bloktan önce Object Detection veya Object Detection - Custom kullanın — bu, yanlış pozitifleri azaltır ve hız kazandırır.

• Tam vücut anahtar noktalarına ihtiyaç varsa, Skeleton Estimation ile eşleştirip sonuçları sonraki adımlarda birleştirmeyi düşünebilirsiniz.

🛠️ Sorun Giderme

• Hiç tespit yoksa: Det Threshold ve Keypoint Threshold değerlerini biraz düşürmeyi veya görüntü netliğini artırmak için Image Resizer kullanmayı deneyin.

• Yanlış pozitifler / gürültülü anahtar noktalar: Eşikleri yükseltin ve/veya dikkat bölgesini temizlemek için Image ROI Select ile kırpın.

• Çok yavaşsa: Image Resize ile görüntü çözünürlüğünü düşürün, Max Hands’ı azaltın veya daha hızlı bir görüntü kaynağı kullanın. GPU’lu bir sistem kullanmak işlemi hızlandırır.

• Eksik bağımlılıklar veya model yoksa: Blok, el-pose modelinin kullanılabilir olmasını gerektirir. Model veya çalışma zamanı bileşenleri yoksa, gereken çalışma zamanı ve model paketlerini eklemek için uygulamanın modül yükleyicisini / modül indiricisini takip edin.

Örnek kombinasyonlar veya canlı el takibi için önerilen küçük bir boru hattı (camera → preprocess → hand pose → display/save) isterseniz, önerilen blok zincirini ve kısa bir açıklamayı sağlayabilirim.