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手部跟踪代码

时间：2025-03-10 11:22:21 来源：互联网作者：

知乎OpenCV 是一个用于计算机视觉应用程序的库。在 OpenCV 的帮助下，我们可以构建大量实时运行更好的应用程序。主要用于图像和视频处理。可以在此处获取有关 OpenCV 的更多信息 (https://opencv.org/) 展开MEDIAPIPEMediaPipe是一个主要用于构建音频、视频或任何时间序列数据的框架。在 MEDIMEDIAPIPE 的一些主要应用。•多手追踪•人脸检测•对象检测和跟踪展开手地标模型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 2MEDIAPIPE 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现在让我们实现手部跟踪模型。安装所需的模块展开来自 Zhihu内容MEDIAPIPE手地标模型查看所有章节更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/391844369

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 2021年11月10日 · 我们提出了一种实时设备上的手部跟踪解决方案，该方案可以从单张的RGB图像中预测人体的手部骨架，并且可以用于 AR/VR 应用。我们方案的数据处理流水线由两个模型更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

Python OpenCV MediaPipe 实现手部追踪与方向检测2024年12月27日 · 本文将介绍如何利用OpenCV和MediaPipe库实现一个实时的手部追踪与方向检测项目。通过详细的项目介绍、所用技术链接、原理解析以及代码讲解，帮助读者深入理解该更多内容请查看https://blog.csdn.net/wszlovemyh/article/details/144762329

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。手部关键点检测在更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1536943

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。手部关键点检测在更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_15896141/11212914

【openCV+mediapipe+yolo项目集】1.手部跟踪小 2024年2月19日 · 首先利用opencv调用电脑摄像头并且将其显示出来,再用mediapipe中的API进行手部识别与跟踪即可,具体用到的API如下. 要进行手部跟踪,首先需要创建一个对象 (如上文所示,吧mediapipe简称为mp,因此代码中的所 wddns更多内容请查看https://blog.csdn.net/m0_66606474/article/details/136161159

手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测 (含训练代 2024年10月6日 · 手部关键点检测(手部姿势估计)的方法与人体关键点检测的方法类似，目前主流的方法主要两种：一种是Top-Down（自上而下）方法，另外一种是Bottom-Up（自下而上）方法；项目采用Top-Down（自上而下）方法，即更多内容请查看https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133279222

物联沃Python OpenCV MediaPipe 实现手部追踪与方向检测本文将介绍如何利用OpenCV和MediaPipe库实现一个实时的手部追踪与方向检测项目。通过详细的项目介绍、所用技术链接、原理解析以及代码讲解，帮助读者深入理解该项更多内容请查看https://www.iotword.com/34297.html

GitHub 使用MediaPipe Hands模块进行手部关键点检测和追踪。计算手指角度、手掌方向和运动轨迹。识别并标注手势名称和当前帧率（FPS）。更多内容请查看https://github.com/fhx020826/hand-gesture-detect

InfoQHandtrack.js 开源：3 行 JS 代码搞定手部动作跟踪2019年3月27日 · Handtrack.js 提供了几种方法。两个主要的方法是 load()和 detect()，分别用于加载手部检测模型和获取预测结果。load()方法接受可选的模型参数，允许你控制模型的性能。这个方法以 webmodel 格式（也托管在更多内容请查看https://www.infoq.cn/article/AEBYR-eOYAXogzeDPOKJ

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