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mediapipe 手势识别原理

时间：2025-03-27 11:12:55 来源：互联网作者：

基于Mediapipe深度学习算法的手势识别系统【含python 手势识别技术是一种将人类手部的动作转化为机器可理解形式的技术。它可以通过分析图像或视频中的手部或身体动作，来识别并理解用户的意图或指令。手势识别技手势识别技术目前正处于快速发展阶段，并取得了很多重要的研究进展。以下是手势识别技术目前常见的一些研究：展开一、软件核心功能介绍及效果演示手势识别系统主要功能包括以下几个部分：1. 支持图片、视频以及摄像头这3种方式进行手部动作识别；2. 可区分左右手，并显示相应手部的坐标位置，以及21个手部关键点;3. 可显示每只手的伸出手展开二、手势识别的基本原理1.基本原理Mediapipe是Google开源的一个多媒体处理框架，旨在为开发者提供高效、可扩 Mediapipe进行手势识别的基本原理是通过检测和跟踪手部关键点来识别手势。 2. 代码实现展开结束语以上便是博主开发的关于手势识别系统的全部内容，由于博主能力有限，难免有疏漏之处，希望小伙伴能批评指正关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！展开【获取方式】关注下方名片G-Z-H：【阿旭算法与机器学习】，回复【手势识别】即可获取下本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、UI文件等（见下图），获注意：该代码采用Pycharm+Python3.8开发，运行界面的主程序为M 展开更多内容请查看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

【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

稀土掘金Mediapipe手部关键点检测和追踪——原理篇上节实 2023年8月20日 · 在这篇论文中，提出了一个实时的在终端设备上的手部检测的解决方案，可以预测出手部的骨架，并不需要其他的传感器，而只需要RGB的彩色图像就可以啦。可以用来开发增强现实和虚拟现实的应用。整个的工作流包含更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779

MediaPipe 手势识别全解析：如何在移动端实现实时手部跟踪6 天之前 · 1. 引言手势识别是计算机视觉的重要应用之一，广泛用于 AR/VR 交互、智能家居控制、手势识别输入等场景。Google 开源的 MediaPipe Hands 提供了一种高效的手部关键点检更多内容请查看https://blog.csdn.net/liaoqingjian/article/details/146402031

计算学部http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42[PDF]基于MediaPipe的手势识别算法研究与应用2024年6月3日 · 本文基于MediaPipe 工具包,旨在研究一种可以有效克服光照变化、背景干扰和手部遮挡问题[4]的手势识别算法,从而提高手势识别的准确性和鲁棒性。手势识别作为一种重要 aiapr导航更多内容请查看http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42bf4519a44fd66d497c8f40/7261c2df-62f2-4022-8703-e9a5f6e2a68a.pdf

基于深度学习的手势识别系统（Python代 2022年4月18日 · 手势识别采用了基于MediaPipe的改进SSD算法，进行手掌检测后对手部关节坐标进行关键点定位；在系统界面中可以选择手势图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的更多内容请查看https://www.cnblogs.com/sixuwuxian/p/16160843.html

51CTOMediaPipe手势识别_51CTO博客_mediapipe手势识别原理2024年8月8日 · 基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及以此为基础实现手势识别的方法. 我们主要介绍手势骨架与关键点提取，其他内容大家有兴趣自行学习了解。 github地更多内容请查看https://blog.51cto.com/whaosoft/11690219

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

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