手部识别算法 |
| 时间：2025-03-18 12:41:52 来源：互联网 作者： |
手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测 (含训练代码和数据集)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To手部检测模型算法开发 展开 手部检测数据集说明（1）手部检测数据集目前收集了三个手部检测数据集：Hand-voc1，Hand-voc2和Hand-voc3，总共60，可用于深度学习手部目标检测模型算法开发，关于手部数据集说明，请参考：手部关键点 (手部姿势估计 展开 基于YOLOv5的手部检测模型训练（1）YOLOv5安装训练Pipeline采用YOLOv5:, 原始官方代码训练需要转换为YOLO的格式，不支持VOC的数据格式。为了适配VOC数据，本人新增了LoadVOCImages，以便正常训练。另外， 展开 手部检测和手部关键点检测 (Python/C++/Androi项目已经完成Android版本手部检测和手部关键点检测算法开发，APP在普通And手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测 (手部姿势估计)含训练代码和数据集https://blog.csdn.net/guyuealian/article/d手部关键点检测4：Androi 展开 Python版本手部检测效果demo.py文件用于推理和测试模型的效果，填写好配置文件，模型文件以及测 # 测试图片（Linux系统）image_dir= 'data/test_image' # 测试图片的目录weights= "data/model/yolo 展开更多内容请查看https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133279222
实时手势识别（1）- 基于手部检测+手部分类_手部检测数据 2024年8月17日 · 利用 YOLOv8 获取手部区域，然后对手部区域进行分类，实现手势识别。 本文使用 检测+分类，对于一类手势只需200张训练图片，即可达到99%的准确率。 在下一篇基于 关 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141279664
https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/手部21个关键点检测+手势识别-[MediaPipe]2025年1月18日 · 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，小于某一个阈值（经验值）为伸 更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/115444916
手部关键点检测1：手部关键点 (手部姿势 2024年1月5日 · 手部检测数据集（ Hand Detection Dataset ）共收集了三个：Hand-voc1，Hand-voc2和Hand-voc3，总共60000+张图片；标注格式统一转换为 VOC数据格式，标注名 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/676260095
手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测 (含训练代码和数据集)2024年1月5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） 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/676263284
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
基于深度学习的常见手势识别系统（网页 2024年4月5日 · 本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的常见手势识别，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基 更多内容请查看https://www.cnblogs.com/deeppython/p/18091229
51CTO深度学习 手部检测识别 手部检测算法 Android平台上有多个库和工具帮助开发者实现手部检测与手势识别。本文将深入探讨这些技术，并通过代码示例展示其实现过程。## 一、手部检测基础手部检测是计算机视 aiwaf.cn更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213689/9823914
手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键 2024年1月5日 · 手部关键点检测 (手部姿势估计) 的方法，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； 将手部检测和手部关键 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/676267363
2.手部关键点检测(手部姿势估计)方法2024年10月6日 · 手部关键点检测 (手部姿势估计) 的方法，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； 将手部检测和手部关键 更多内容请查看https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277726
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