mediapipe hands 模型训练 |
| 时间：2025-03-27 11:13:51 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 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
https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/MediaPipe基础（4）Hands(手) MediaPipe Hands 是一种高保真手和手指跟踪解决方案。 它采用机器学习 (ML) 从单个帧中推断出手的 21 个 3D 地标。 当前最先进的方法主要依赖于强大的桌面环_mediapipe hands更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/120530937
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
Mediapipe实战——导出身体节点坐标并 2022年4月10日 · 本文介绍了如何利用YouTube上的教程，结合Mediapipe和LSTM构建一个能识别四种手势的深度学习模型。 作者详细阐述了从数据集采集、模型训练到实际应用的全过程，包括姿态估计、坐标提取、LSTM网络构建以 更多内容请查看https://blog.csdn.net/kalakalabala/article/details/124081529
chuoling.github.iohttps://chuoling.github.io/mediapipe/solutions/翻译此结果Hands Learn how to use MediaPipe Hands, a ML-based solution that infers 21 3D landmarks of a hand from a single image. See the ML pipeline, models, configuration options and solution APIs for real-time hand perception.更多内容请查看https://chuoling.github.io/mediapipe/solutions/hands.html
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更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779
huangque888.comMediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程 MediaPipe 还提供了一个预训练的 Hand 模型，可以帮助我们检测手指的关键点。 每只手有 21 个关键点，用于表示手指和手掌的位置。 1. 初始化 MediaPipe 手部模型. 2. 手 更多内容请查看https://blog.huangque888.com/archives/60863.html
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PingCodepython如何实现手势动态跟踪 | PingCode智库2024年8月26日 · 如果使用深度学习模型进行手势识别，可以通过分割数据集、选择合适的损失函数和优化器来训练模型。 同时，还需要进行模型的评估，以确保其在实际应用中的准确性和实时性。更多内容请查看https://docs.pingcode.com/baike/872222
51CTOopencv训练手势识别模型 opencv训练手势识别模型，本文主要利用opencv读取摄像头的手势画面数据，利用mediapipe库提供的方法将手势图像画面转化为手部21个关节点的坐标值，通过坐标值的数 更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_12995/13070318
MediaPipe 集成人脸识别，人体姿态评 2021年3月1日 · 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。 在谷歌，一系列重要产品，如 、Google Lens、ARCore、Google Home 以及 ，都已 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/353861059
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