Spaces:
Running
Running
| # Detección de Poses con MediaPipe 🕺🤸♀️ | |
| <p align="center" style="font-size: 15px;"> | |
| No olvides dejar una estrella ⭐ al repositorio y seguirme para más demos 🚀 | |
| </p> | |
| <p align="center" style="font-size: 15px;"> | |
| <a href="https://huggingface.co/spaces/AleNunezArroyo/pose-detection-mediapipe" style="text-decoration: underline;">Demo en HugginFace</a> - | |
| <a href="https://beacons.ai/alenunezarroyo" style="text-decoration: underline;">Mis Redes Sociales</a> | |
| </p> | |
|  | |
| ## Descripción de la Aplicación 🚀 | |
| Esta aplicación permite a los usuarios cargar imágenes y aplicar un modelo de detección de poses para visualizar poses humanas. Combina la interfaz web de **Gradio** con **MediaPipe**, un framework para crear aplicaciones de inteligencia artificial de manera rápida y eficiente. | |
| ## Instalar Localmente | |
| ### Crear un entorno virtual en Conda | |
| Puedes usar el código sin crear un entorno virtual, pero no es recomendable ya que podría actualizar las librerías de otros proyectos. Para instalar Anaconda, visita este [enlace](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/). | |
| ```bash | |
| conda create --name mediapipe python=3.11 -y | |
| conda activate mediapipe | |
| ``` | |
| ### Clonar el repositorio e instalar dependencias | |
| ```bash | |
| git clone https://github.com/AleNunezArroyo/pose-detection-mediapipe.git | |
| cd pose-detection-mediapipe | |
| pip install -r requirements.txt | |
| ``` | |
| ### Ejecutar la aplicación | |
| ```bash | |
| gradio app.py | |
| ``` | |
| ## Uso de la Aplicación | |
| * **Carga de Imágenes**: Puedes cargar tus propias imágenes desde la galería, tomar fotografías a través de la interfaz de Gradio o probar los ejemplos. | |
| * **Ajuste de Parámetros**: Puedes ajustar dos parámetros usando deslizadores: | |
| * `pos`: Define el nivel de confianza mínimo para la detección de poses. | |
| * `confidence`: Define el número de poses a detectar. | |
| * **Visualización de Resultados**: La imagen cargada es procesada por el modelo de detección de poses, y los resultados se visualizan en la imagen devuelta a la interfaz de Gradio. También puedes descargar la imagen procesada. |