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MediaPipe结果保存功能：图像与数据持久化部署案例

1. 引言：AI 人体骨骼关键点检测的工程落地挑战

随着计算机视觉技术的发展，人体姿态估计在健身指导、动作分析、虚拟试衣和人机交互等领域展现出巨大潜力。Google 开源的MediaPipe Pose模型凭借其高精度、低延迟和 CPU 友好特性，成为轻量级姿态检测的首选方案。

然而，在实际项目部署中，仅完成“实时检测”远远不够。用户往往需要将检测结果持久化保存——既包括可视化后的骨骼图像，也包含结构化的关键点坐标数据，以便后续分析、比对或存档。本文将以一个基于 MediaPipe 的本地化部署镜像为例，深入探讨如何实现图像与关键点数据的完整持久化流程，并提供可直接复用的工程实践代码。

2. 项目架构与核心能力回顾

2.1 系统概述

本项目基于 GoogleMediaPipe Pose模型构建，支持从单张 RGB 图像中提取33 个 3D 关键点（x, y, z, visibility），涵盖头部、躯干与四肢主要关节。系统以 Python 为核心语言，集成 Flask WebUI，实现零依赖、纯本地运行。

💡 核心优势总结：

• ✅高精度定位：适用于瑜伽、舞蹈、康复训练等复杂姿态场景
• ✅极速推理：CPU 推理速度达毫秒级，无需 GPU 支持
• ✅完全离线：模型内置于mediapipe包中，无网络请求、无 Token 验证
• ✅直观可视化：自动生成“火柴人”骨架图，红点标注关节点，白线连接骨骼

但原始版本并未提供结果保存机制。为满足生产环境需求，我们需在此基础上扩展结果持久化模块。

3. 结果保存功能设计与实现

3.1 功能目标定义

为了提升系统的实用性，我们设定以下持久化目标：

• 图像保存：将带有骨架连线的可视化结果图保存至本地磁盘
• 数据导出：将 33 个关键点的 (x, y, z, visibility) 坐标以结构化格式（JSON/CSV）存储
• 命名规范：按时间戳自动命名文件，避免覆盖
• 路径管理：分离输入、输出目录，便于批量处理与归档

3.2 目录结构设计

为保证工程清晰性，建议采用如下目录布局：

project/ ├── input_images/ # 用户上传的原始图片 ├── output_images/ # 保存带骨架的可视化图像 ├── output_data/ # 保存关键点坐标数据（JSON/CSV） ├── app.py # Flask 主程序 └── pose_processor.py # 姿态检测与结果保存逻辑

3.3 关键代码实现

3.3.1 MediaPipe 初始化与推理封装

# pose_processor.py import cv2 import mediapipe as mp import json import csv from datetime import datetime import os mp_pose = mp.solutions.pose mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils def process_image(image_path): # 读取图像 image = cv2.imread(image7) if image is None: raise ValueError("无法读取图像，请检查路径") # 转换为 RGB rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 初始化 MediaPipe Pose with mp_pose.Pose(static_image_mode=True, model_complexity=1, enable_segmentation=False, min_detection_confidence=0.5) as pose: # 执行姿态估计 results = pose.process(rgb_image) if not results.pose_landmarks: return None, None # 未检测到人体 # 绘制骨架图 annotated_image = image.copy() mp_drawing.draw_landmarks( annotated_image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing.DrawingSpec(color=(255, 0, 0), thickness=2, circle_radius=2), connection_drawing_spec=mp_drawing.DrawingSpec(color=(255, 255, 255), thickness=2)) # 提取关键点数据 landmarks = [] for idx, landmark in enumerate(results.pose_landmarks.landmark): landmarks.append({ 'id': idx, 'x': round(landmark.x, 6), 'y': round(landmark.y, 6), 'z': round(landmark.z, 6), 'visibility': round(landmark.visibility, 6) }) return annotated_image, landmarks

3.3.2 结果持久化函数

def save_results(image, landmarks, output_img_dir="output_images", output_data_dir="output_data"): # 创建时间戳 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") # 图像保存路径 img_filename = f"pose_{timestamp}.jpg" img_save_path = os.path.join(output_img_dir, img_filename) cv2.imwrite(img_save_path, image) # 数据保存路径（JSON + CSV） data_filename_json = f"keypoints_{timestamp}.json" data_filename_csv = f"keypoints_{timestamp}.csv" json_path = os.path.join(output_data_dir, data_filename_json) csv_path = os.path.join(output_data_dir, data_filename_csv) # 保存 JSON with open(json_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(landmarks, f, indent=2, ensure_ascii=False) # 保存 CSV with open(csv_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['id', 'x', 'y', 'z', 'visibility']) writer.writeheader() writer.writerows(landmarks) return img_save_path, json_path, csv_path

3.3.3 Flask 接口集成示例

# app.py from flask import Flask, request, jsonify, send_from_directory import os from pose_processor import process_image, save_results app = Flask(__name__) app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'input_images' @app.route('/upload', methods=['POST']) def upload_file(): if 'file' not in request.files: return jsonify({'error': '未上传文件'}), 400 file = request.files['file'] if file.filename == '': return jsonify({'error': '文件名为空'}), 400 # 保存上传文件 filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename) file.save(filepath) try: # 处理图像 annotated_image, landmarks = process_image(filepath) if annotated_image is None: return jsonify({'error': '未检测到人体'}), 400 # 保存结果 img_path, json_path, csv_path = save_results(annotated_image, landmarks) return jsonify({ 'message': '处理成功', 'image_saved': img_path, 'data_json': json_path, 'data_csv': csv_path }), 200 except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500

3.4 文件命名与路径安全控制

为防止恶意路径注入，建议对上传文件名进行清洗：

import re def secure_filename(filename): # 仅保留字母、数字、下划线和点 return re.sub(r'[^a-zA-Z0-9._-]', '_', filename)

同时设置最大上传大小限制：

app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 10 * 1024 * 1024 # 10MB

4. 实际部署中的优化建议

4.1 批量处理模式支持

对于需要分析多张图像的场景（如运动序列分析），可扩展脚本支持目录扫描：

for filename in os.listdir(input_dir): if filename.lower().endswith(('jpg', 'jpeg', 'png')): filepath = os.path.join(input_dir, filename) annotated_image, landmarks = process_image(filepath) if annotated_image is not None: save_results(annotated_image, landmarks)

4.2 数据压缩与归档策略

当数据量较大时，建议每日自动打包归档：

# 示例：每天凌晨压缩昨日数据 tar -czf /archive/pose_data_$(date -d yesterday +%Y%m%d).tar.gz /output_data/*$(date -d yesterday +%Y%m%d)*

4.3 WebUI 增强建议

可在前端增加“下载按钮”，允许用户一键获取图像与数据包：

<a href="/download/json/{{ timestamp }}" class="btn">下载 JSON</a> <a href="/download/csv/{{ timestamp }}" class="btn">下载 CSV</a> <a href="/download/image/{{ timestamp }}" class="btn">下载图像</a>

后端通过send_from_directory提供安全访问接口。

5. 总结

本文围绕MediaPipe Pose模型的实际部署需求，系统性地实现了图像与关键点数据的持久化保存功能。通过引入结构化目录管理、自动化文件命名、多格式数据导出（JSON/CSV）以及 Web 接口集成，显著提升了该轻量级姿态检测系统的实用价值。

核心收获：

1. 工程闭环：从“检测 → 可视化 → 保存 → 下载”形成完整工作流
2. 数据可用性：结构化输出便于后续用于动作评分、姿态对比或机器学习训练
3. 部署稳定性：纯本地运行 + 自动化保存，适合长期无人值守服务

该方案已在多个健身动作评估、康复训练记录项目中成功应用，具备良好的可复制性和扩展性。

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