{"id":316257,"date":"2021-01-12T15:01:22","date_gmt":"2021-01-12T15:01:22","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=316257"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=316257","title":{"rendered":"\u041f\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043c\u044b\u0448\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 Hand Pose Estimation \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 LiDAR \u0437\u0430 30 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/nh\/zl\/8j\/nhzl8jgvq-bjkwpkkgphwn0pfro.jpeg\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041f\u043e\u043a\u0430 \u043a\u0438\u0431\u0435\u0440\u043f\u0430\u043d\u043a \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043e\u0448\u0435\u043b \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c, \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0430, \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043a \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c\u0443 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9B%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D1%80\">LiDAR<\/a>. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043a\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0444\u0430\u043d\u0442\u0430\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c, \u0432\u043f\u043b\u043e\u0442\u044c \u0434\u043e \u044d\u043a\u0441\u043a\u0430\u0432\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0441\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0440\u0430\u0431\u043b\u044f, \u0434\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0443\u0445\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0438\u0442\u044b.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0432\u0435\u0447\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430\u043a\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0435\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u044b\u0448\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Object_detection#:~:text=Object%20detection%20is%20a%20computer,in%20digital%20images%20and%20videos.\">Object Detection<\/a>, <a href=\"https:\/\/mks0601.github.io\/InterHand2.6M\/\">Hand Pose Estimation<\/a> \u0438 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b <a href=\"https:\/\/www.intelrealsense.com\/lidar-camera-l515\/\">Intel Realsense L515<\/a>. \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043e\u043d\u043e \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043e\u0442 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0430, \u043d\u043e \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0442\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<div class=\"oembed\"><iframe id=\"5ff9ef0005d782142ffea581\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/5ff9ef0005d782142ffea581\"><\/iframe><\/div>\n<p>  \u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u0432 RGB \u0438 Depth \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0441 \u043b\u0438\u0434\u0430\u0440\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0444\u0430\u043b\u0430\u043d\u0433\u0438 \u043f\u0430\u043b\u044c\u0446\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e, \u0438 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a\u0430\u0442\u044c \u043a \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e. <\/p>\n<p>  \u0417\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0443\u0447, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u043b\u044c\u0446\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u044c XY. \u0421\u043f\u0443\u0441\u0442\u044f \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u044f \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0433 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043b\u0435\u0446-\u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440 \u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e.<\/p>\n<p>  \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u043c\u044b\u0448\u044c, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u044f \u043d\u0435 \u0432\u0441\u044e \u0440\u0443\u043a\u0443, \u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u043b\u0435\u0446, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u0430\u044f \u0440\u0443\u043a \u043e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u043c\u0435\u043d\u044e, \u043d\u0430\u0436\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0438 \u0438 \u0432 \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0433\u043e\u0440\u044f\u0447\u0438\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0430\u0442\u0443\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e ninja! \u0410 \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0436\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0440\u043e\u043b\u043b\u0430? \u0414\u0443\u043c\u0430\u044e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043c\u0431\u0430! \u041d\u043e \u0434\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0430\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0443-\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 \u043b\u0435\u0442)<\/p>\n<h2>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e<\/h2>\n<p>  \u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\u041a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0441 LiDAR Intel Realsense L515.<\/li>\n<li>\u0423\u043c\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 python<\/li>\n<li>\u0421\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0447\u0443\u0442\u044c-\u0447\u0443\u0442\u044c \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u0448\u043a\u043e\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443<\/li>\n<li>\u041a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043d\u0430 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440 \u0430\u043a\u0430 \u0448\u0442\u0430\u0442\u0438\u0432<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u041a\u0440\u0435\u043f\u0438\u043c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0443 \u043d\u0430 \u0448\u0430\u0442\u0438\u0432 \u0441 \u0430\u043b\u0438\u044d\u043a\u0441\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441, \u043e\u043d \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0439 \u0438 \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u044b\u0439 )<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qk\/nl\/8s\/qknl8snr43ptbtu2nz6bpmcophc.jpeg\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/5m\/us\/e3\/5muse3llvrpvgvglxjnemtknqkg.jpeg\" alt=\"image\"><\/p>\n<h4>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0430 \u0447\u0451\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f<\/h4>\n<p>  \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0440\u0443\u043a\u0438, \u0432\u044b\u0440\u0435\u0437\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u0438 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u043e\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/InterHand2.6M\">Facebook research<\/a>, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435. <\/p>\n<p>  \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/google\/mediapipe\">mediapipe<\/a> \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0432 \u044d\u0442\u0443 <a href=\"https:\/\/ai.googleblog.com\/2019\/08\/on-device-real-time-hand-tracking-with.html\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443<\/a> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c.<\/p>\n<p>  \u0412\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438 \u2014 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 30, \u0441 \u0443\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0440\u0435\u043a\u0432\u0438\u0437\u0438\u0442\u043e\u0432. <\/p>\n<p>  \u0412\u043e-\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445, \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 State Of Art \u0432 Hand Pose Estimation, \u043d\u043e \u0438 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u043b\u0451\u0433\u043a\u043e\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 API.<\/p>\n<p>  \u0412-\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0438\u0445, \u0441\u0435\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 CPU, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u0435\u043d.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435, \u0432\u044b \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044f \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0448\u0451\u043b \u0432\u043e\u0442 <a href=\"https:\/\/sites.google.com\/view\/hands2019\/challenge\">\u0441\u044e\u0434\u0430<\/a> \u0438 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044f \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043b \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u043d\u0438 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 prod-ready, \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0441\u0435\u0442\u043e\u043a \u0438 \u0442.\u0434. \u041d\u043e \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u043a\u0438, \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435 \u0433\u043d\u0443\u0448\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0430\u0442\u043b\u0430\u0431, \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0441\u043d\u044f\u0442\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b, \u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u043b\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043d\u0430 RGB \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u0438 \u043f\u043e XY \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u0430\u043c \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 Z \u0432 Depth Frame. \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<h4>\u0412\u0441\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u0448\u043a\u043e\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443<\/h4>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u044f \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440 \u043c\u044b\u0448\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043b\u0438\u043d\u0438\u044e, \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0443\u044e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0432\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0444\u0430\u043b\u0430\u043d\u0433\u0438 \u043f\u0430\u043b\u044c\u0446\u0430, \u0438 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0430. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/8i\/ws\/z1\/8iwsz1lguodh4ejfgav1utxvpsa.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f, \u0435\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e <a href=\"http:\/\/www.cleverstudents.ru\/line_and_plane\/parametric_equations_of_line_in_space.html\">\u0442\u0443\u0442<\/a><\/p>\n<p>  \u041f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/oc\/vp\/3m\/ocvp3ml5c90vdzr-k5cdcdgrvvy.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u043e\u0441\u0442\u0440\u044f\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0448\u043a\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u0438\u043b\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0439<\/h4>\n<p>  \u041f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u041a\u0430\u043a \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0441\u043e\u0444\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u043e\u0434 Ubuntu \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0441\u044b\u0440\u043e\u0439, <a href=\"https:\/\/github.com\/IntelRealSense\/librealsense\">librealsense<\/a> \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d \u0432\u0441\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0430\u0433\u0430\u043c\u0438, \u0433\u043b\u044e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0442\u0430\u043d\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0431\u0443\u0431\u043d\u043e\u043c. <\/p>\n<p>  \u0414\u043e \u0441\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435. <\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0440\u0430\u0437 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430!!! \u041d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e hard reset \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0440\u0435\u0437\u0435\u0442 usb, \u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c, \u0432\u0441\u0451 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e. \u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f Windows 10 \u0442\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0421\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0432\u0438\u043d\u0434\u044b =)<\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0434 Ubuntu 20 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0437\u0430\u0432\u0435\u043b\u0441\u044f realsense, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">$ sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev  Then rerun cmake and make install. Here is a complete recipe that worked for me:  $ sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev  $ git clone https:\/\/github.com\/IntelRealSense\/librealsense.git $ cd librealsense\/ $ mkdir build &amp;&amp; cd build $ cmake ..\/ -DFORCE_RSUSB_BACKEND=true -DBUILD_PYTHON_BINDINGS=true -DCMAKE_BUILD_TYPE=release -DBUILD_EXAMPLES=true -DBUILD_GRAPHICAL_EXAMPLES=true $ sudo make uninstall &amp;&amp; make clean &amp;&amp; make &amp;&amp; sudo make install<\/code><\/pre>\n<p>  \u0421\u043e\u0431\u0440\u0430\u0432 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0440\u0446\u043e\u0432, \u043e\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e. \u041c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0442\u0435\u0445\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u0432\u044b\u044f\u0432\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c Ubuntu 16 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c. \u042f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0447\u0442\u043e.<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438<\/h2>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u0430\u043b\u044c\u0446\u0430-\u043c\u044b\u0448\u043a\u0438. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044f \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043d\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0443, \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u0441 \u0431\u0443\u043a\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435, \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0430\u043a\u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440:<\/p>\n<div class=\"oembed\"><iframe id=\"5ffa05ec017bf613f0899e99\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/5ffa05ec017bf613f0899e99\"><\/iframe><\/div>\n<p>  \u042d\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0438, \u043d\u0435 \u0442\u0440\u044f\u0441\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u0440\u0443\u043a, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u044f \u0432\u044b\u043f\u0438\u043b \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043a\u0440\u0443\u0436\u043a\u0443 New England DIPA =) \u0412\u0441\u0435 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0432 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u043b\u0443\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438 Z-\u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043e\u0442 \u043b\u0438\u0434\u0430\u0440\u0430.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438:<\/p>\n<div class=\"oembed\"><iframe id=\"5ffa0e5405d782142ffea582\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/5ffa0e5405d782142ffea582\"><\/iframe><\/div>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 SOTA \u043e\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/google\/mediapipe\">mediapipe<\/a> \u0444\u043b\u0443\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c. \u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043e\u043d\u0438 \u0431\u043e\u0440\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043f\u0440\u043e\u043a\u0438\u0434\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0434\u0440\u0430 <a href=\"https:\/\/heartbeat.fritz.ai\/heatmaps-and-convolutional-neural-networks-using-fast-ai-16d5b7d02a86\">heatmap<\/a> \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0442\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u043d\u0435 100%.<\/p>\n<p>  \u0415\u0449\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0440\u043e\u043b\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438. \u0412\u0440\u044f\u0434 \u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0443, \u043d\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f \u0443\u0436\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0434\u0440\u0430 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u043c\u0435\u0440\u0446\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b. \u0418 \u0435\u0449\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0443\u0442\u0435\u0440\u0431\u0440\u043e\u0434 \u0438\u0437 heatmap, \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 BxNx96x96, \u0433\u0434\u0435 N \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u0438, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 threshold \u0438 resize \u043a \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0443 \u043a\u0430\u0434\u0440\u0430, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c (<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 heatmap:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/i_\/c3\/7k\/i_c37ks4hhn9pbp3v3oeeyalg_s.jpeg\" alt=\"image\"><\/p>\n<h2>\u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430<\/h2>\n<p>  \u0412\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/aidonchuk\/mouse_hand\">\u044d\u0442\u043e\u043c<\/a> \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u043d \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0439. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cv2 import mediapipe as mp import numpy as np import pyautogui import pyrealsense2.pyrealsense2 as rs from google.protobuf.json_format import MessageToDict from mediapipe.python.solutions.drawing_utils import _normalized_to_pixel_coordinates from pynput import keyboard  from utils.common import get_filtered_values, draw_cam_out, get_right_index from utils.hard_reset import hardware_reset from utils.set_options import set_short_range  pyautogui.FAILSAFE = False  mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_hands = mp.solutions.hands  # \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c mediapipe \u0434\u043b\u044f Hand Pose Estimation hands = mp_hands.Hands(max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.9)   def on_press(key):     if key == keyboard.Key.ctrl:         pyautogui.leftClick()     if key == keyboard.Key.alt:         pyautogui.rightClick()   def get_color_depth(pipeline, align, colorizer):     frames = pipeline.wait_for_frames(timeout_ms=15000) # \u043e\u0436\u0434\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u043e\u0442 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b     aligned_frames = align.process(frames)      depth_frame = aligned_frames.get_depth_frame()     color_frame = aligned_frames.get_color_frame()      if not depth_frame or not color_frame:         return None, None, None      depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())     depth_color_image = np.asanyarray(colorizer.colorize(depth_frame).get_data())     color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())      depth_color_image = cv2.cvtColor(cv2.flip(cv2.flip(depth_color_image, 1), 0), cv2.COLOR_BGR2RGB)     color_image = cv2.cvtColor(cv2.flip(cv2.flip(color_image, 1), 0), cv2.COLOR_BGR2RGB)     depth_image = np.flipud(np.fliplr(depth_image))      depth_color_image = cv2.resize(depth_color_image, (1280 * 2, 720 * 2))     color_image = cv2.resize(color_image, (1280 * 2, 720 * 2))     depth_image = cv2.resize(depth_image, (1280 * 2, 720 * 2))      return color_image, depth_color_image, depth_image   def get_right_hand_coords(color_image, depth_color_image):     color_image.flags.writeable = False     results = hands.process(color_image)      color_image.flags.writeable = True     color_image = cv2.cvtColor(color_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)      handedness_dict = []      idx_to_coordinates = {}     xy0, xy1 = None, None     if results.multi_hand_landmarks:         for idx, hand_handedness in enumerate(results.multi_handedness):             handedness_dict.append(MessageToDict(hand_handedness))          right_hand_index = get_right_index(handedness_dict)          if right_hand_index != -1:             for i, landmark_list in enumerate(results.multi_hand_landmarks):                 if i == right_hand_index:                     image_rows, image_cols, _ = color_image.shape                     for idx, landmark in enumerate(landmark_list.landmark):                         landmark_px = _normalized_to_pixel_coordinates(landmark.x, landmark.y,                                                                        image_cols, image_rows)                         if landmark_px:                             idx_to_coordinates[idx] = landmark_px              for i, landmark_px in enumerate(idx_to_coordinates.values()):                 if i == 5:                     xy0 = landmark_px                 if i == 7:                     xy1 = landmark_px                     break     return color_image, depth_color_image, xy0, xy1, idx_to_coordinates   def start():     pipeline = rs.pipeline() # \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c librealsense     config = rs.config()       print(&quot;Start load conf&quot;)     config.enable_stream(rs.stream.depth, 1024, 768, rs.format.z16, 30)     config.enable_stream(rs.stream.color, 1280, 720, rs.format.bgr8, 30)      profile = pipeline.start(config)       depth_sensor = profile.get_device().first_depth_sensor()     set_short_range(depth_sensor) # \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0438     colorizer = rs.colorizer()     print(&quot;Conf loaded&quot;)     align_to = rs.stream.color     align = rs.align(align_to) # \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443      try:         while True:             color_image, depth_color_image, depth_image = get_color_depth(pipeline, align, colorizer)             if color_image is None and color_image is None and color_image is None:                 continue              color_image, depth_color_image, xy0, xy1, idx_to_coordinates = get_right_hand_coords(color_image,                                                                                                  depth_color_image)             if xy0 is not None or xy1 is not None:                 z_val_f, z_val_s, m_xy, c_xy, xy0_f, xy1_f, x, y, z = get_filtered_values(depth_image, xy0, xy1)                 pyautogui.moveTo(int(x), int(3500 - z))  # 3500 \u0445\u0430\u0440\u0434 \u043a\u043e\u0434 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0430                 if draw_cam_out(color_image, depth_color_image, xy0_f, xy1_f, c_xy, m_xy):                     break     finally:         hands.close()         pipeline.stop()   hardware_reset() # \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0431\u0443\u0442 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c \u0435\u0451 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f listener = keyboard.Listener(on_press=on_press) # \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u043a\u043d\u043e\u043f\u043e\u043a \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b listener.start() start() # \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b <\/code><\/pre>\n<p>  \u042f \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u0441\u0451 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0435 \u0432 \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 while. <\/p>\n<p>  \u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f mediapipe, \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b short range \u0438 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u043c \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043c\u0430\u0433\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u00abalight depth to color\u00bb \u2014 \u044d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438\u0437 RGB \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043d\u0430 Depth Frame, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u0430\u043c XY, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Z. <\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u043b\u0438\u0431\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0435. \u042f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b \u0432\u044b\u0442\u0430\u0441\u043a\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c, \u0440\u0435\u0448\u0438\u0432\u0448\u0438\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c, \u0437\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u0440\u0435\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 =)<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 5 \u0438 7 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0443\u043a\u0438.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ip\/d0\/zp\/ipd0zpor4yaekpai7gylg9s-bx4.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0437\u0430 \u043c\u0430\u043b\u044b\u043c \u2014 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0443\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0445 <a href=\"https:\/\/cristal.univ-lille.fr\/~casiez\/1euro\/InteractiveDemo\/\">\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e<\/a> \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0451\u0440\u0433\u0430\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044b\u0447\u0430\u0436\u043a\u0438, \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u0442 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0441 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u043e\u0439 5 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432, \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f XY \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438 2-3-\u0445, \u043d\u043e \u0432\u043e\u0442 \u0441 Z \u0434\u0435\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0445\u0443\u0436\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">deque_l = 5  x0_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l) y0_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l)  x1_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l) y1_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l)  z_val_f_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l) z_val_s_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l)  m_xy_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l) c_xy_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l)  x_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l) y_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l) z_d = collections.deque(deque_l * [0.], deque_l)   def get_filtered_values(depth_image, xy0, xy1):     global x0_d, y0_d, x1_d, y1_d, m_xy_d, c_xy_d, z_val_f_d, z_val_s_d, x_d, y_d, z_d      x0_d.append(float(xy0[1]))     x0_f = round(mean(x0_d))      y0_d.append(float(xy0[0]))     y0_f = round(mean(y0_d))      x1_d.append(float(xy1[1]))     x1_f = round(mean(x1_d))      y1_d.append(float(xy1[0]))     y1_f = round(mean(y1_d))      z_val_f = get_area_mean_z_val(depth_image, x0_f, y0_f)     z_val_f_d.append(float(z_val_f))     z_val_f = mean(z_val_f_d)      z_val_s = get_area_mean_z_val(depth_image, x1_f, y1_f)     z_val_s_d.append(float(z_val_s))     z_val_s = mean(z_val_s_d)      points = [(y0_f, x0_f), (y1_f, x1_f)]     x_coords, y_coords = zip(*points)     A = np.vstack([x_coords, np.ones(len(x_coords))]).T     m, c = lstsq(A, y_coords)[0]     m_xy_d.append(float(m))     m_xy = mean(m_xy_d)     c_xy_d.append(float(c))     c_xy = mean(c_xy_d)      a0, a1, a2, a3 = equation_plane()     x, y, z = line_plane_intersection(y0_f, x0_f, z_val_s, y1_f, x1_f, z_val_f, a0, a1, a2, a3)      x_d.append(float(x))     x = round(mean(x_d))     y_d.append(float(y))     y = round(mean(y_d))     z_d.append(float(z))     z = round(mean(z_d))      return z_val_f, z_val_s, m_xy, c_xy, (y0_f, x0_f), (y1_f, x1_f), x, y, z <\/code><\/pre>\n<p>  \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c deque c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 5 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u044f\u0434 =) \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c y = mx+c, Ax+By+Cz+d=0, \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u2014 \u043b\u0443\u0447 \u043d\u0430 RGB \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u0438 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043e\u043d\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f y=0.<\/p>\n<h3>\u0418\u0442\u043e\u0433\u0438<\/h3>\n<p>  \u041d\u0443 \u0432\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0451, \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u0438\u043b\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u0434\u0440\u0430\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c, \u0445\u043e\u0442\u044c \u0438 \u0441 \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u043c, \u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438!<\/p>\n<h3>\u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n<p>  \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 <a href=\"https:\/\/ods.ai\/\">ods.ai<\/a>, \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f!<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ods\/blog\/536602\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ods\/blog\/536602\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/nh\/zl\/8j\/nhzl8jgvq-bjkwpkkgphwn0pfro.jpeg\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041f\u043e\u043a\u0430 \u043a\u0438\u0431\u0435\u0440\u043f\u0430\u043d\u043a \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043e\u0448\u0435\u043b \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c, \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0430, \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043a \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c\u0443 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9B%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D1%80\">LiDAR<\/a>. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043a\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0444\u0430\u043d\u0442\u0430\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c, \u0432\u043f\u043b\u043e\u0442\u044c \u0434\u043e \u044d\u043a\u0441\u043a\u0430\u0432\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0441\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0440\u0430\u0431\u043b\u044f, \u0434\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0443\u0445\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0438\u0442\u044b.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-316257","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/316257","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=316257"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/316257\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=316257"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=316257"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=316257"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}