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mediapipe 手势识别模型

时间：2025-03-28 11:21:57 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】即可获取下载方式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），获取方式见文末：注意：该代码采用Pycharm 展开更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/131652619

https://blog.csdn.net › article › details › 手部21个关键点检测+手势识别-[MediaPipe]2025年1月18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) 安装mediapipe. 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

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 2021年11月10日 · 我们提出了一种实时设备上的手部跟踪解决方案，该方案可以从单张的RGB图像中预测人体的手部骨架，并且可以用于 AR/VR 应用。我们方案的数据处理流水线由两个模型更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

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根据用户输入的图片或者视频，进行人手21个关键点的检测，并输出相关的关键点的坐标。 MediaPipe人手坐标点检测模型可以识别人手更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/668732320

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51CTOmediapipe手势识别demo mediapipe手势识别demo，我们介绍了MediaPipeHolistic的基础知识，了解到MediaPipeHolistic分别利用MediaPipePose，MediaPipeFaceMesh和MediaPipeHands中的姿更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213636/13662763

oryoy.comhttps://www.oryoy.com › news › shi-yong-mediapipe-zai-python使用MediaPipe在Python中实现高效的手势识别与图像处理技术2024年10月29日 · 本文将深入探讨如何利用MediaPipe在Python环境中实现高效的手势识别与图像处理技术。 MediaPipe是一个跨平台的框架，用于构建定制的实时图像处理、机器学习和计算 ybke粤北客更多内容请查看https://www.oryoy.com/news/shi-yong-mediapipe-zai-python-zhong-shi-xian-gao-xiao-de-shou-shi-shi-bie-yu-tu-xiang-chu-li-ji-shu.html

MediaPipe训练自定义手势识别模 2024年1月19日 · 本文介绍了如何使用MediaPipe进行手势识别，包括构建个人数据集、在GoogleColab上训练自定义模型，以及如何在实际场景中使用训练后的模型进行手势验证的过程。更多内容请查看https://blog.csdn.net/fukioston/article/details/135696922

计算学部[PDF]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更多内容请查看http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42bf4519a44fd66d497c8f40/7261c2df-62f2-4022-8703-e9a5f6e2a68a.pdf

运行在移动设备上的ML机器学习任务——基 2023年10月8日 · MediaPipe 手势识别器任务可实时识别手势，并提供识别的手势结果。我们可以使用此任务来识别用户的特定手势，并调用与这些手势相对应的应用程序功能等。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/660150504

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