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mediapipe手势关键点

时间：2025-03-27 11:13:17 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，小展开更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/115444916

【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

基于MediaPipe、opencv和python实现21点手势识 2025年2月18日 · MediaPipe是用于构建应用ML管道的多模式（例如，视频，音频，任何时间序列数据）的框架。利用MediaPipe，可以将感知管道构建为模块化组件的图形，包括例如推理模型（例如，TensorFlow，TFLite）和媒体处理更多内容请查看https://blog.csdn.net/lifeisme666/article/details/117854697

手势关键点图像标注本篇将介绍并基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取以及案例分享。 MediaPipe是用于构建应用ML管道的多模式（例如，视频，音频，任何时间序列数据）的框架。利更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/426172351

WinUI（WASDK）使用MediaPipe检查手部关键点并通过ML 2022年12月14日 · 整体的思路，MediaPipe检测是是手部关键点的坐标，即我们的手部保持一个动作的话，坐标点之间的相对关系肯定差别不大，当我们的某个手势的数据量足够的多，那我们更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/591787059

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 · 上节和大家一起学习实现了基于Mediapipe的三维手部关键点检测，代码实战之后，相信大家也想进一步了解这有趣神奇的模型背后的思想，那本文就结合原始论文，用通俗易懂的语言给大家介绍一下Mediapipe手部关键点 wdos.cn更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779

基于mediapipe的人手21点姿态检测模型 2023年11月27日 · 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有三种输入模式： IMAGE：单图像输入模式。 VIDEO：视频模式。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本篇教程将带你了解如何使用 MediaPipe 进行人体姿态估计和手指关键点检测，并提供详细的代码示例、图解和使用说明。要使用 MediaPipe 进行人体姿态和手指检测，更多内容请查看https://blog.huangque888.com/archives/60863.html

更稳定的手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测-2024年12月25日 · 总结：MediaPipe手势检测与骨架提取模型识别相较传统方法更稳定，而且提供手指关节的3D坐标点，对于手势识别与进一步手势动作相关开发有很大帮助。更多内容请查看https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/115388524

Makelog(造物记)基于行空板的mediapipe手势识别与追踪简单 MediaPipe的Hands模型是一个用于手部关键点检测的模型，它能够在RGB图像中识别多只手的21个关键点。这些关键点包括手腕、各个指关节等，能够用于描述手的姿态和更多内容请查看https://makelog.dfrobot.com.cn/article-314268.html

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