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mediapipe手部关键点模型

时间:2025-03-28 11:21:44  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 MediaPipe官网:https://github.com/google/mediapipeMediaPipe说明文档安装mediapipe 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

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 2021年11月10日 · 提供给手部坐标模型的是精确裁剪的手掌图片,极大的降低数据增强(例如旋转,平移和缩放)操作,可以使模型的性能都用来提高坐标定位的精度。 在实时追踪的场景中, 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

https://blog.csdn.net › article › details › MediaPipe基础(4)Hands(手) 一种手部地标模型,该模型对手掌检测器定义的裁剪图像区域进行操作,并返回高保真 3D 手部关键点。 此策略类似于我们的 MediaPipe Face Mesh 解决方案中采用的策略,后者使用面部检测器和面部地标模型。更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/120530937

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

【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 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 更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779

qinglite.cn手部21个关键点检测+手势识别- [MediaPipe]-轻识2022年2月28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,可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。 本篇文章介绍其手部21个关键点检测(win10,python版)安 btxun.com更多内容请查看https://www.qinglite.cn/doc/5885647771ec2b61f

huangque888.comMediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程 MediaPipe 提供了强大的人体姿态和手指关键点检测模型。使用 Pose 模型可以检测人体 33 个关键点。使用 Hands 模型可以检测手的 21 个关键点。可以结合 OpenCV 和 更多内容请查看https://blog.huangque888.com/archives/60863.html

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Mediapipe—实时检测并绘制人体和手部关节点坐标(Web)2024年5月8日 · 我们使用MediaPipe库中的 HandLandmarker 和 PoseLandmarker 来识别视频中的手势和体态的关键点。 创建一个Vision Tasks文件解析器来设定模型路径并进行初始化。 然 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/696650516

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