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mediapipe hands模型训练

时间：2025-03-12 12:05:59 来源：互联网作者：

在各种技术领域和平台，感知手的形状和运动的能力是改善用户体验的重要组成部分。例如，它可以构成手语理解和手势控制的基础，还可以在增强现实中将数字内容和信息叠加在物理世界之上。虽然对人们来说很自然，但强大的实时手部感知绝对是一项具有挑战性的计算机视觉任务，因为手经常遮挡自己或彼此（例如手指/手掌展开Ml管道MEDIAPIPE Hands 使用由多个协同工作的模型组成的 ML 管道：一个手掌检测模型，对整个图像进行操作并返回一个定向的手部边界框。一种手部地标模型，该模型对手掌检测器定义的裁剪图像区展开模型手掌检测模型：为了检测初始手部位置，我们设计了一个单次检测器模型，该模型针对移动实时使用进行了优化，其方式类似于 MEDIAPIPE Face Mesh 中的人脸检测模型。检测手部绝对是一项复杂的任务：我们的模型必须处理各种手部尺寸，并且相对于图像帧具有较大的跨展开解决方案的api4.1参数配置1. STATIC_IMAGE_MODE:如果设置为 false，该解决方案会将输入图像视为视 4.2输出1. MULTI_HAND_LANDMARKS：被检测/跟踪的手的集合，其中每展开来自 CSDN内容Ml管道模型解决方案的api查看所有章节更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/120530937

基于Mediapipe深度学习算法的手势识别系统【含python 2024年11月1日 · 本文介绍了利用Mediapipe的深度学习算法开发的手势识别系统，该系统具有UI界面，支持图片、视频和摄像头三种方式的手部动作识别，能实时显示检测结果。通过Python 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/131652619

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 2021年11月10日 · 本方案基于MediaPipe（是一个用于构建跨平台机器学习解决方案的框架）实现。它在移动GPU上具有较高的实时推理速度和预测质量，具体开源代码请参见. 1. 简介更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

探索MediaPipe自定义机器学习模型_mediapipe训 2023年6月27日 · 本文是从0开始创建一个识别手势的机器学习模型，为了识别手势，采用mediapipe模型，这个模型会返回手指的位置，之后再通过训练一个模型将这些位置分类得到手势更多内容请查看https://blog.csdn.net/u011686167/article/details/131410669

chuoling.github.io翻译此结果Hands 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

基于mediapipe的人手21点姿态检测模型 MediaPipe人手坐标点检测模型可以根据用户输入的图片或者视频，进行人手21个关键点的检测，并输出相关的关键点的坐标。MediaPipe人手坐标点检测模型可以识别人手的21个关键点。MediaPipe人手关键点检测模型共更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/668732320

huangque888.comMediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程 MediaPipe 还提供了一个预训练的 Hand 模型，可以帮助我们检测手指的关键点。每只手有 21 个关键点，用于表示手指和手掌的位置。 1. 初始化 MediaPipe 手部模型. 2. 手更多内容请查看https://blog.huangque888.com/archives/60863.html

51CTOopencv训练手势识别模型本文主要利用opencv读取摄像头的手势画面数据，利用mediapipe库提供的方法将手势图像画面转化为手部21个关节点的坐标值，通过坐标值的数理关系进行任意手势的识别。 219318更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_12995/13070318

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使用神经网络训练手势动作识别模型，手部节点数据使用tensorflow训练手势动作识别模型，手部数据使用mediapipe库获取，最后使用pysimplegui编写UI界面. 环境: 依赖: 手势动作识别：目前能是识别十三种动作，分别是从1-10的手势表示，10用握拳表示，还有ok、good、not good 如果用户更多内容请查看https://github.com/NovemberChopin/hand_action_detection

CSDN文库mediapipe深度学习手势识别比如手指张开程度、手掌朝向角度等参数都可以用来描述不同的手势形态。 #### 训练自定义手势分类器如果想要实现特定应用下的手势控制，则可能还需要收集一定数量的目更多内容请查看https://wenku.csdn.net/answer/3ie04c8sh1

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