MEDIAPIPE hand tracker |
| 时间：2025-03-07 17:05:58 来源：互联网 作者： |
GitHubMediaPipe Hands is a high-fidelity hand and finger tracking solution. It employs machine learning (ML) to infer 21 3D landmarks of a hand from just a single frame.更多内容请查看https://github.com/google-ai-edge/mediapipe/blob/master/docs/solutions/hands.md
chuoling.github.ioHands MediaPipe Hands is a high-fidelity hand and finger tracking solution. It employs machine learning (ML) to infer 21 3D landmarks of a hand from just a single frame.更多内容请查看https://chuoling.github.io/mediapipe/solutions/hands.html
arXiv.org[2006.10214] MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 2020年6月18日 · Abstract: We present a real-time on-device hand tracking pipeline that predicts hand skeleton from single RGB camera for AR/VR applications. The pipeline consists of two 作者: Fan Zhang, Valentin Bazarevsky, Andrey Vakunov, Andrei Tkachenka, George Sung, Chuo-Ling Chang, MattCite as: arXiv:2006.10214 [cs.CV]Publish Year: 2020更多内容请查看https://arxiv.org/abs/2006.10214
[论文评析]MediaPipe Hands: On-device Real-time 2022年11月25日 · 这篇文章基于 Mediapipe框架 提出了 一种端侧实时手部跟踪的解决方案：只利用单个RGB相机即可预测手部的骨架，可应用于AR,VR等场景中。 （1）模型必须 在各种手的尺寸上工作，而且尺度跨度很大（20倍），并能够 更多内容请查看https://blog.csdn.net/QKK612501/article/details/128041844
https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/MediaPipe基础（4）Hands(手) MediaPipe Hands 是一种高保真手和手指跟踪解决方案。它采用机器学习 (ML) 从单个帧中推断出手的 21 个 3D 地标。当前最先进的方法主要依赖于强大的桌面环_mediapipe hands更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/120530937
深入解析MediaPipe：强大的实时计算机视觉框架_mediapipe 2025年2月18日 · 3. MediaPipe 的核心架构 3.1 计算图（Graph-Based Processing） MediaPipe 使用 计算图（Graph） 进行数据处理。 计算图由多个 计算节点（Calculator） 组成，每个节点 vvtc更多内容请查看https://blog.csdn.net/liaoqingjian/article/details/145708736
Google Researchhttps://research.google/blog/on-device-real-timeOn-Device, Real-Time Hand Tracking with 2019年8月19日 · 3D hand perception in real-time on a mobile phone via MediaPipe. Our solution uses machine learning to compute 21 3D keypoints of a hand from a video frame. Depth is indicated in grayscale. Our hand tracking 更多内容请查看https://research.google/blog/on-device-real-time-hand-tracking-with-mediapipe/
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CSDN文库mediapipe手势识别算法图解 其中，MediaPipe Hands是一个基于OpenCV的手势识别解决方案，可以检测到双手并提取手部关节点的坐标信息。 该手势识别模型使用了两个机器学习工作流程：手掌检测器和手部 更多内容请查看https://wenku.csdn.net/answer/2fr8p2o44n
偵錯桐人[TouchDesigner] MediaPipe 臉部、骨架、手勢辨識基礎教學1 天前 · MediaPipe 可以追蹤雙手的關節座標，首先同樣需確認 MediaPipe 核心的網路攝影機和 Detect hands 有沒有開啟與正常運作。接下來，我們要從 hand_tracking 的 Output 1 拉一個 更多内容请查看https://tedliou.com/touchdesigner/tutorial/mediapipe/
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