Опыт MediaPipe в обнаружении поз. Используйте при отладке отслеживания ориентиров, настройке порогов достоверности, устранении проблем с обнаружением позы, работе сpose.py и video_io.py или проверке обнаружения позы с помощью ручного наблюдения.
Быстро установите AI-навык mediapipe-pose-detection в вашу среду разработки через командную строку
Источник: feniix/kinemotion.
| Landmark | Left Index | Right Index | Use Case |
| Hip | 23 | 24 | Center of mass, jump height | | Knee | 25 | 26 | Triple extension, landing | | Ankle | 27 | 28 | Ground contact detection | | Heel | 29 | 30 | Takeoff/landing timing | | Toe | 31 | 32 | Forefoot contact |
| Shoulder | 11 | 12 | Arm swing tracking | | Elbow | 13 | 14 | Arm action | | Wrist | 15 | 16 | Arm swing timing |
Опыт MediaPipe в обнаружении поз. Используйте при отладке отслеживания ориентиров, настройке порогов достоверности, устранении проблем с обнаружением позы, работе сpose.py и video_io.py или проверке обнаружения позы с помощью ручного наблюдения. Источник: feniix/kinemotion.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/feniix/kinemotion --skill mediapipe-pose-detectionОпыт MediaPipe в обнаружении поз. Используйте при отладке отслеживания ориентиров, настройке порогов достоверности, устранении проблем с обнаружением позы, работе сpose.py и video_io.py или проверке обнаружения позы с помощью ручного наблюдения. Источник: feniix/kinemotion.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/feniix/kinemotion --skill mediapipe-pose-detection После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/feniix/kinemotion