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mediapipe 动态手势

时间：2025-03-27 11:12:31 来源：互联网作者：

Pyqt+mediapipe python实现动态手势，摇动手指识别控制通过Pyqt及mediapipe库实现动态手势识别效果演示，即“左右摇动手指”，使得QLabel的选择状态移动，手指向左摇动，选定的QLabel向左移动，手指向右移动， Mediapipe是google的一个开源项目，支持跨平台的常用ML方案。可以提供人脸识别、人体关节点识别、人体手部关节点识别等功能，使用接口简单，直接i 展开2 效果2.1 向左移动效果向左移动效果。2.2 向右移动效果向右移动效果。展开3 核心代码3.1 工程项目结构整个工程文件夹结构如下图所示。3.2 编程思路 3.2.1 静态手势识别通过mediapipe.soulutions.hands模展开更多内容请查看https://blog.csdn.net/wang_chao118/article/details/127574932

【深度学习实战—12】：基于MediaPipe的手势识别2024年10月21日 · 本文将通过 Mediapipe 检测出手部关键点，并通过对各种关键点的位置判别，以达到手势识别的目的。本文将对如下 6 种手势进行判定识别：计算两点之间的距离如下：计算两向量之间的角度如下：如果连续30帧均为更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42856191/article/details/143128771

https://blog.csdn.net/everyone_dream/article/details/【计算机视觉】基于MediaPipe的动态跟踪手势识别 AI写代码介绍 MediaPipe是由Google开发的一个跨平台框架，用于构建多模态（如视频、音频等）的机器学习管道。它提供了大量的预训练模型，其中包括手势识别模型更多内容请查看https://blog.csdn.net/everyone_dream/article/details/146378894

PingCodepython如何实现手势动态跟踪 | PingCode智库2024年8月26日 · Python实现手势动态跟踪的方法包括：使用OpenCV库、应用深度学习模型、利用MediaPipe库。本文将详细介绍使用MediaPipe库的实现方法。更多内容请查看https://docs.pingcode.com/baike/872222

3D视觉——4.手势识别 (Gesture Recognition)入 2022年7月4日 · mediapipe手势模块 (.solutions.hands)将手分成21个点 (0-20)如下图1. ，可通过判断手势的角度，来识别是什么手势。 8号关键点很重要，因为做 HCI （人机交互）都是以8号关键点为要素。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/532822020

Colab (google.com) 没有给出摄像头视频流检测的代码，代码示例中只提供了 wdos更多内容请查看https://ronaldln.github.io/MyPamphlet-Blog/2024/07/06/pythonmediapipe/

HandControl1: 基于QT嵌入python调用mediapipe进行手势基于QT6，主要是QT6进行界面开发，然后通过c++的python接口调用python脚本，python使用mediapipe和opencv进行手势识别返回结果，主要是infer.py脚本，该脚本也可以单独运行。更多内容请查看https://gitee.com/siyecao_2/hand-control1

bytezonex.com技术博客实战| 用Python+OpenCV+MediaPipe搞定手势识别2023年9月19日 · 本教程将深入剖析如何使用 Python、OpenCV 和 MediaPipe 构建一个实时手势识别系统。我们将利用 OpenCV 获取摄像头数据，借助 MediaPipe 检测手势，再通过 Python 更多内容请查看https://www.bytezonex.com/archives/fsrWmd2-.html

PingCodepython如何用摄像头识别动态手势 – PingCode2025年1月8日 · Python用摄像头识别动态手势的方法包括：使用OpenCV进行图像处理、通过MediaPipe进行手势检测、结合深度学习模型进行手势分类。更多内容请查看https://docs.pingcode.com/ask/ask-ask/1133584.html

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基于Mediapipe深度学习算法的手势识别系统【 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和PyQT实现，代码资源可供学习参考。摘要：更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/131652619

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