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手部追踪算法

时间：2025-03-10 11:21:57 来源：互联网作者：

谷歌开源基于 ML 的手部跟踪算法：手机端实时检 2019年8月22日 · 该方法通过机器学习（ML）从单个帧中推断出一只手的 21 个 3D 关键点，从而提供了高保真的手部和手指跟踪。目前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推理，而我们的方法可以在手机端实现这个实时性能，甚至还可更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/79272972

Python OpenCV MediaPipe 实现手部追踪与方向检测2024年12月27日 · 在现代计算机视觉领域，手部追踪技术在虚拟现实、增强现实、人机交互等多个领域中发挥着重要作用。本文将介绍如何利用OpenCV和MediaPipe库实现一个实时的手部追更多内容请查看https://blog.csdn.net/wszlovemyh/article/details/144762329

使用 Python+OpenCV 构建手部跟踪系统 MediaPipe 使用单次手掌检测模型，一旦完成，它会对检测到的手部区域中的 21 个 3D 手掌坐标执行精确的关键点定位。 MediaPipe 管道使用多个模型，例如，从完整图像返回定向手边界框的手掌检测模型。裁剪后的图更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/391844369

阿里云开发者社区实时手部关键点检测跟踪（附完整源码+代码详解）2024年6月13日 · 手部关键点检测是计算机视觉领域的一项重要技术，主要用于识别与定位手部在图像或视频中的关键位置点，如指关节和手腕等。通过精确识别这些关键点，我们可以获取到手部的精确姿态和手势信息。更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1536943

谷歌开源基于 ML 的手部跟踪算法 MediaPipe的手部追踪模块利用机器学习算法进行实时手部和手指的检测与跟踪，从而实现手势识别。该模块可以运行在移动设备的GPU上，以便利用硬件加速能力，提供流畅的体验。更多内容请查看https://blog.csdn.net/jiangjunshow/article/details/100010017

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虎嗅网现实版头号玩家，在VR中实现高精度手部运动跟踪2021年10月9日 · 为此，研究人员提出了一个视觉惯性骨架跟踪（VIST）系统及其相应算法，用于准确、稳健、经济实惠的手部跟踪，克服了这些手部追踪方法的技术局限。更多内容请查看https://www.huxiu.com/article/462174.html

基于视觉的动态手势轨迹跟踪主要实现了在简单背景下，利用笔记本摄像头实时采集视频，根据肤色检测识别手部区域并跟踪手部运动轨迹。效果如下：（画五角星）手势分为静态手势和动态手势，静态是指一个固定的手的形姿态，比如摆出“V” 更多内容请查看https://blog.csdn.net/realfancy/article/details/104082637

腾讯云谷歌开源基于 ML 的手部跟踪算法：手机端实时检 2019年8月22日 · 该方法通过机器学习（ML）从单个帧中推断出一只手的 21 个 3D 关键点，从而提供了高保真的手部和手指跟踪。目前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推理，而我们的方法可以在手机端实现这个实时性能，甚至更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/1492351

51CTO实战 | 实时手部关键点检测跟踪（附完整源码+代码 2024年6月21日 · 手部关键点检测是计算机视觉领域的一项重要技术，主要用于识别与定位手部在图像或视频中的关键位置点，如指关节和手腕等。通过精确识别这些关键点，我们可以获取到手部的精确姿态和手势信息。手部关键点检测在 wdos.cn更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_15896141/11212914

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