Détecter des postures avec ML Kit sur Android

Cette API est proposée en version bêta et n'est sujette à aucun contrat de niveau de service ni aucun règlement relatif aux abandons. Les modifications peuvent être apportées à cette API pour rompre la rétrocompatibilité.

ML Kit fournit deux SDK optimisés pour la détection des postures.

Cette API utilise une bibliothèque groupée qui augmente la taille de votre application. Voir ce guide.

Nom du SDK	détection-pose	précision de la détection de postures
Implémentation	Le code et les éléments sont associés de manière statique à votre application au moment de la compilation.	Le code et les éléments sont associés de manière statique à votre application au moment de la compilation.
Impact sur la taille de l'application (code et composants inclus)	Environ 10,1 Mo	Environ 13,3 Mo
Performances	Pixel 3XL: ~30FPS	Pixel 3XL: ~23 FPS avec le processeur, ~30 FPS avec le GPU

Essayer

• Testez l'application exemple pour : consultez un exemple d'utilisation de cette API.

Avant de commencer

Cette API nécessite le niveau d'API Android 21 ou supérieur. Assurez-vous que le build de votre application utilise une valeur minSdkVersion supérieure ou égale à 21.

1. Dans le fichier build.gradle au niveau du projet, veillez à inclure le dépôt Maven de Google à la fois dans vos sections buildscript et allprojects.

2. Ajoutez les dépendances des bibliothèques Android ML Kit au fichier Gradle au niveau de l'application de votre module, qui est généralement app/build.gradle:

   dependencies {
     // If you want to use the base sdk
     implementation 'com.google.mlkit:pose-detection:18.0.0-beta4'
     // If you want to use the accurate sdk
     implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta4'
   }
   

1. Créer une instance de PoseDetector

Options PoseDetector

Pour détecter une posture dans une image, créez d'abord une instance de PoseDetector, puis et éventuellement spécifier les paramètres du détecteur.

Mode de détection

Le PoseDetector fonctionne dans deux modes de détection. Veillez à choisir celui qui correspond votre cas d'utilisation.

STREAM_MODE (par défaut)

Le détecteur de poses détecte d'abord une personne proéminente sur l'image, puis lancer la détection des postures. Dans les frames suivants, l'étape de détection de personnes ne sera pas menée à moins que la personne ou si elles ne sont plus détectées avec un niveau de confiance élevé. Le détecteur de pose essayez de suivre la personne la plus visible et de retrouver sa pose dans chaque l'inférence. Cela réduit la latence et facilite la détection. Utilisez ce mode lorsque vous qui veulent détecter une posture dans un flux vidéo.

SINGLE_IMAGE_MODE

Le détecteur de poses détecte une personne, puis exécute la posture la détection automatique. L'étape de détection de personnes est exécutée pour chaque image, ce qui réduit être plus élevée, et il n'y a pas de suivi de personnes. Utilisez ce mode lorsque vous utilisez la position sur les images statiques ou lorsque le suivi n'est pas souhaité.

Configuration matérielle

Le PoseDetector accepte plusieurs configurations matérielles pour l'optimisation performances:

• CPU: exécute le détecteur en utilisant uniquement le processeur
• CPU_GPU: exécute le détecteur en utilisant à la fois le processeur et le GPU.

Lorsque vous créez des options de détecteur, vous pouvez utiliser l'API setPreferredHardwareConfigs pour contrôler la sélection du matériel. Par défaut, toutes les configurations matérielles sont définies comme prioritaires.

ML Kit s'appuiera sur la disponibilité, la stabilité, l'exactitude et la latence de chaque configuration et choisissez celle qui est la plus adaptée parmi celles que vous préférez. Si aucune des valeurs si les configurations préférées s'appliquent, la configuration CPU sera utilisée automatiquement en remplacement. ML Kit effectuera ces vérifications et la préparation associée dans un non bloquante avant d'activer toute accélération. Il est donc très probable la première fois que l'utilisateur lance le détecteur, il utilise CPU. Après toutes les la préparation est terminée, la configuration optimale sera utilisée dans les exécutions suivantes.

Exemples d'utilisation de setPreferredHardwareConfigs:

• N'appelez pas cette API pour que ML Kit puisse choisir la meilleure configuration.
• Si vous ne souhaitez pas activer l'accélération, ne transmettez que CPU.
• Si vous souhaitez utiliser le GPU pour décharger le processeur même s'il peut être plus lent, transmettez en CPU_GPU uniquement.

Spécifiez les options du détecteur de poses:

Kotlin

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
val options = PoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
    .build()

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
val options = AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
    .build()

Java

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
PoseDetectorOptions options =
   new PoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
       .build();

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
AccuratePoseDetectorOptions options =
   new AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
       .build();

Enfin, créez une instance de PoseDetector. Transmettez les options que vous avez spécifiées:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Préparer l'image d'entrée

Pour détecter les postures dans une image, créez un objet InputImage. à partir d'un Bitmap, d'un media.Image, d'un ByteBuffer, d'un tableau d'octets ou d'un fichier sur l'appareil. Ensuite, transmettez l'objet InputImage à la PoseDetector

Pour détecter les postures, vous devez utiliser une image dont les dimensions sont d'au moins 480 x 360 pixels Si vous détectez des postures en temps réel, à cette résolution minimale peut aider à réduire la latence.

Vous pouvez créer un InputImage de différentes sources. Chacune d'elles est expliquée ci-dessous.

Utiliser un media.Image

Pour créer un InputImage à partir d'un objet media.Image, par exemple lorsque vous capturez une image à partir d'un l'appareil photo de l'appareil, transmettez l'objet media.Image et l'image la rotation sur InputImage.fromMediaImage().

Si vous utilisez les la bibliothèque CameraX, les OnImageCapturedListener et Les classes ImageAnalysis.Analyzer calculent la valeur de rotation pour vous.

Kotlin

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {
        val mediaImage = imageProxy.image
        if (mediaImage != null) {
            val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

Java

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        if (mediaImage != null) {
          InputImage image =
                InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees());
          // Pass image to an ML Kit Vision API
          // ...
        }
    }
}

Si vous n'utilisez pas de bibliothèque d'appareils photo qui indique le degré de rotation de l'image, le calcul à partir du degré de rotation de l'appareil et de l'orientation de la caméra capteur de l'appareil:

Kotlin

private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270)
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, isFrontFacing: Boolean): Int {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
    var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)

    // Get the device's sensor orientation.
    val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360
    }
    return rotationCompensation
}
MLKitVisionImage.kt

Java

private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270);
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, boolean isFrontFacing)
        throws CameraAccessException {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
    int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);

    // Get the device's sensor orientation.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360;
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360;
    }
    return rotationCompensation;
}

Ensuite, transmettez l'objet media.Image et valeur du degré de rotation sur InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

Utiliser un URI de fichier

Pour créer un InputImage à partir d'un URI de fichier, transmettez le contexte de l'application et l'URI du fichier à InputImage.fromFilePath() Cela est utile lorsque vous Utiliser un intent ACTION_GET_CONTENT pour inviter l'utilisateur à sélectionner une image de son application Galerie.

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

Utiliser un ByteBuffer ou un ByteArray

Pour créer un InputImage d'un objet ByteBuffer ou ByteArray, calculez d'abord l'image degré de rotation décrit précédemment pour l'entrée media.Image. Ensuite, créez l'objet InputImage avec le tampon ou le tableau, ainsi que l'objet image la hauteur, la largeur, le format d'encodage des couleurs et le degré de rotation:

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

Utiliser un Bitmap

Pour créer un InputImage à partir d'un objet Bitmap, effectuez la déclaration suivante:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
MLKitVisionImage.java

L'image est représentée par un objet Bitmap associé à des degrés de rotation.

3. Traiter l'image

Transmettez l'objet InputImage préparé à la méthode process de PoseDetector.

Kotlin

Task<Pose> result = poseDetector.process(image)
       .addOnSuccessListener { results ->
           // Task completed successfully
           // ...
       }
       .addOnFailureListener { e ->
           // Task failed with an exception
           // ...
       }

Java

Task<Pose> result =
        poseDetector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<Pose>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(Pose pose) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

Remarque: Si vous utilisez CameraX, veillez à fermer ImageProxy lorsque vous avez fini de l'utiliser. Par exemple, en ajoutant un OnCompleteListener au Task renvoyé par process. Consultez le VisionProcessorBase de l'application exemple de démarrage rapide.

4. Obtenir des informations sur la posture détectée

Si une personne est détectée dans l'image, l'API de détection des postures renvoie un Pose avec 33 instances PoseLandmark.

Si la personne n'est pas complètement à l'intérieur de l'image, le modèle attribue les coordonnées des points de repère manquants en dehors du cadre et leur donne InFrameConfidence.

Si aucune personne n'a été détectée dans le cadre, le Pose ne contient aucun élément PoseLandmark.

Kotlin

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
val allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks()

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
val leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER)
val rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER)
val leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW)
val rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW)
val leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST)
val rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST)
val leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP)
val rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP)
val leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE)
val rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE)
val leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE)
val rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE)
val leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY)
val rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY)
val leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX)
val rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX)
val leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB)
val rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB)
val leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL)
val rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL)
val leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX)
val rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX)
val nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE)
val leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER)
val leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE)
val leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER)
val rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER)
val rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE)
val rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER)
val leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR)
val rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR)
val leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH)
val rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH)

Java

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
List<PoseLandmark> allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks();

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
PoseLandmark leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER);
PoseLandmark rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER);
PoseLandmark leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW);
PoseLandmark rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW);
PoseLandmark leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST);
PoseLandmark rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST);
PoseLandmark leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP);
PoseLandmark rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP);
PoseLandmark leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE);
PoseLandmark rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE);
PoseLandmark leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE);
PoseLandmark rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE);
PoseLandmark leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY);
PoseLandmark rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY);
PoseLandmark leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX);
PoseLandmark rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX);
PoseLandmark leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB);
PoseLandmark rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB);
PoseLandmark leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL);
PoseLandmark rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL);
PoseLandmark leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE);
PoseLandmark leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER);
PoseLandmark leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE);
PoseLandmark leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER);
PoseLandmark rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER);
PoseLandmark rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE);
PoseLandmark rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER);
PoseLandmark leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR);
PoseLandmark rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR);
PoseLandmark leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH);
PoseLandmark rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH);

Conseils pour améliorer les performances

La qualité des résultats dépend de la qualité de l'image d'entrée:

• Pour que ML Kit détecte avec précision la posture, la personne sur l'image doit être représentées par des données de pixels suffisantes ; pour obtenir des performances optimales, le sujet doit mesurer au moins 256 x 256 pixels.
• Si vous détectez une posture dans une application en temps réel, vous pouvez également les dimensions globales des images d'entrée. Les images plus petites peuvent être traitées pour réduire la latence, prendre des photos à des résolutions inférieures, tout en conservant tenez compte des exigences de résolution ci-dessus et veillez à ce que le sujet occupe la plus grande partie possible de l'image.
• Une mauvaise mise au point de l'image peut également nuire à sa précision. Si vous n'obtenez pas de résultats acceptables, demandez à l'utilisateur de reprendre l'image.

Si vous souhaitez utiliser la détection des postures dans une application en temps réel, suivez ces consignes pour obtenir une fréquence d'images optimale:

• Utilisez le SDK de base de détection de poses et STREAM_MODE.
• Envisagez de capturer des images à une résolution plus faible. Cependant, gardez également à l'esprit les exigences de cette API concernant les dimensions de l'image.
• Si vous utilisez les Camera ou API camera2 limiter les appels au détecteur. Si une nouvelle vidéo devient disponible pendant l'exécution du détecteur, supprimez la trame. Consultez le VisionProcessorBase de l'application exemple de démarrage rapide.
• Si vous utilisez l'API CameraX, Assurez-vous que la stratégie de contre-pression est définie sur sa valeur par défaut ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST Cela garantit qu'une seule image à la fois sera envoyée pour analyse. Si davantage d'images sont générées lorsque l'analyseur est occupé, elles sont automatiquement abandonnées et ne sont pas mises en file d'attente la livraison. Une fois que l'image en cours d'analyse est fermée en appelant ImageProxy.close(), l'image suivante la plus récente sera envoyée.
• Si vous utilisez la sortie du détecteur pour superposer des graphiques sur l'image d'entrée, récupérez d'abord le résultat à partir de ML Kit, puis effectuez le rendu de l'image. et les superposer en une seule étape. Le rendu à la surface d'affichage une seule fois pour chaque trame d'entrée. Consultez le CameraSourcePreview et GraphicOverlay de l'application exemple de démarrage rapide.
• Si vous utilisez l'API Camera2, capturez des images Format ImageFormat.YUV_420_888. Si vous utilisez l'ancienne API Camera, capturez les images Format ImageFormat.NV21.

Étapes suivantes

• Pour découvrir comment classer des postures à l'aide des repères de postures, consultez la page Conseils pour la classification des poses.