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mediapipe手势数据集

时间:2025-03-12 12:06:20  来源:互联网  作者:
概览MEDIAPIPE 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架,可以直接调用其API完成目标检测、人 MediaPipe官网:https://github.com/google/mediapipeMediaPipe说明文档 展开手势识别通过对检测到的手部关键点之间的角度计算便可以实现简单的手势识别(有局限性),比如计算大拇指向量0-2和3-4之间的角度,它们之间的角度大于某一个角度阈值(经验值)定义为弯曲,小 展开来自 CSDN内容概览手势识别查看所有章节更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/115444916

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

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

【深度学习实战—12】:基于MediaPipe的手势识别2024年10月21日 · 通过 Mediapipe 获取所有手部关键点;检测每根手指的状态(弯曲 or 伸直);判断当前手势(定义多组手势判断函数);如果连续30帧均为同一种手势,则可视化手势内容。 4.3 代码实现 濾4.3.1 定义手指状态函数( 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42856191/article/details/143128771

selectdataset.comhttps://www.selectdataset.com/dataset/e8118d6ceec45f1cceASL Hand Gesture Dataset|手语识别数据集|计算机视觉数据集2024年9月23日 · 数据集通过使用MediaPipe的手部跟踪系统从网络摄像头捕捉手势图像创建,并经过预处理步骤(如灰度转换、高斯模糊、阈值处理和归一化)后保存。 搜索更多内容请查看https://www.selectdataset.com/dataset/e8118d6ceec45f1cce705195bf2138c7

selectdataset.comhttps://www.selectdataset.com/dataset/04bef0bc73a0dVincent-luo/hagrid-mediapipe-hands|手部识别数据集|计算机 2023年5月26日 · 该数据集名为hagrid-mediapipe-hands,旨在训练一个ControlNet模型,特别是用于识别人类手部。 数据集包含通过MediaPipe技术检测得到的手部关键点。 数据来源 更多内容请查看https://www.selectdataset.com/dataset/04bef0bc73a0d818558a8a18496f67c7

CSDN文库DGL+Mediapipe+GCN手势识别追踪算法及数据集下载2024年11月28日 · 项目内容包括: 1. 基于DGL+Mediapipe+GCN的手势识别算法源代码:包含数据预处理、模型训练、评估以及预测等模块。 2. 手势数据集:提供用于训练和测试的详细手 fussl更多内容请查看https://wenku.csdn.net/doc/1u5pbzisy0

万方数据知识服务平台基于Mediapipe的手部姿态数据集制作方法-期刊-万方数据 2024年3月25日 · 传统的手势姿态检测方法存在着数据量大、无效特征多、标注数据需求高等缺陷,由于个体差异和定制化需求,需要识别的手部动作不尽相同.此外,某些特殊场景下,基于公开数据 更多内容请查看https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/hbsfxyxb202401007

pythonjishu.com基于Mediapipe+Opencv实现手势检测功能 Mediapipe是谷歌发布的一个实时计算机视觉处理框架,而OpenCV是一个开源的计算机视觉库,综合使用这两个工具可以实现手势检测功能。 本攻略将详细介绍如何基 更多内容请查看https://pythonjishu.com/nhlucrptbrumray/

微雪电子https://www.waveshare.net/wiki/22_基于_MediaPipe_的22 基于 MediaPipe 的手势识别 MediaPipe 是 Google 开发的一种开源框架,用于构建基于机器学习的多媒体处理应用程序。 它提供了一组工具和库,可以用于处理视频、音频和图像数据,并应用机器学习模 更多内容请查看https://www.waveshare.net/wiki/22_%E5%9F%BA%E4%BA%8E_MediaPipe_%E7%9A%84%E6%89%8B%E5%8A%BF%E8%AF%86%E5%88%AB

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