🧍 Raspberry Pi 5 + PiCamera2 + MediaPipe Pose 偵測教學

適用於健身監測、手勢互動、跌倒辨識、AI 體感遊戲等應用。

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🧰 一、硬體與軟體需求

✅ 硬體需求：

• Raspberry Pi 5

• Raspberry Pi Camera Module v2/v3（使用 CSI）

• 顯示器 或 VNC / SSH

✅ 軟體環境：

• Raspberry Pi OS Bookworm（64-bit）

• Python 3.9+

• OpenCV + Picamera2

• MediaPipe 0.10.9（支援 ARM64）

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🛠️ 二、環境安裝步驟

1️⃣ 啟用相機

sudo raspi-config
# → Interface Options → Camera → Enable
sudo reboot

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2️⃣ 安裝必要套件

sudo apt update
sudo apt install -y python3-picamera2 python3-opencv libatlas-base-dev

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3️⃣ 安裝 MediaPipe

pip install mediapipe==0.10.9

確認成功安裝：

python3 -c "import mediapipe as mp; print(mp.__version__)"

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📸 三、PiCamera2 + Pose 偵測完整程式

🔹 檔名：pose_detection_picamera2.py

import cv2
import mediapipe as mp
from picamera2 import Picamera2
import time

# 初始化 MediaPipe Pose 模組與繪圖工具
mp_pose = mp.solutions.pose
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False,
                    model_complexity=1,
                    enable_segmentation=False,
                    min_detection_confidence=0.5,
                    min_tracking_confidence=0.5)

# 初始化 PiCamera2
picam2 = Picamera2()
picam2.preview_configuration.main.size = (640, 480)
picam2.preview_configuration.main.format = "RGB888"
picam2.configure("preview")
picam2.start()
time.sleep(2)

while True:
    # 讀取影像
    frame = picam2.capture_array()
    image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    # 姿勢分析
    results = pose.process(image)

    # 畫出關鍵點與連線
    if results.pose_landmarks:
        mp_drawing.draw_landmarks(
            image,
            results.pose_landmarks,
            mp_pose.POSE_CONNECTIONS,
            mp_drawing.DrawingSpec(color=(0,255,0), thickness=2, circle_radius=2),
            mp_drawing.DrawingSpec(color=(0,0,255), thickness=2))

    # 顯示畫面
    cv2.imshow("RP5 + Pose Detection", image)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()
picam2.stop()

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✅ 執行方式

python3 pose_detection_picamera2.py

若一切順利，你會看到攝影畫面中的人體部位會被標出，如頭、手肘、膝蓋、腳踝等，並有線條連接。

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📍 MediaPipe Pose 偵測到的身體關鍵點（共33個）

常用的如：

• LEFT_SHOULDER, RIGHT_SHOULDER

• LEFT_ELBOW, RIGHT_ELBOW

• LEFT_KNEE, RIGHT_KNEE

• NOSE, LEFT_EYE, RIGHT_EYE

可以進一步作為動作偵測、角度分析的依據。

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🧠 延伸應用建議

應用方向	技術建議
手勢控制	根據手掌與肩膀距離設計手勢命令
健身監測	判斷關節角度（例如深蹲、平板支撐正確性）
體感互動	將肢體動作轉換成輸入控制（例如跳舞機）
錄影分析	記錄每一秒的人體關鍵點用來後處理（CSV或JSON）

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📦 常見錯誤排除

問題	解決方式
ImportError: mediapipe not found	請確認已使用 pip install mediapipe==0.10.9
黑畫面 / 沒畫面	確保相機模組連接良好，並有 picam2.start()
cv2.error 顯示參數錯誤	通常是 OpenCV 或 Mediapipe 安裝版本不對，重新安裝即可

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📚 延伸資源

• MediaPipe Pose 官方教學

• Picamera2 官方說明

• 33 個 landmark 說明圖

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