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mediapipe手势图

时间：2025-03-28 11:22:37 来源：互联网作者：

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文论文地址： Demo地址：研究机构： Google Research会议： CVPR2020开始介绍之前，先贴一个模型的流程图，让大家对系统架构有个整体的概念手部跟踪架构图展开0. 摘要 (Abstract)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 •（1）手掌检测器：提供手的边界框•（2）手部坐标估计模型：预测手的骨架本方案基于MediaPipe（是一个用于构建跨平台机器学习解决方案的框展开1. 简介 (Introduction)手部跟踪是AR/VR重要的组成部分，为AR/VR的交互和沟通提供最自然的方式•（1）大部分工作需要专用硬件，例如深度传感器•（2）不够轻量化，不能实时的在普通的商用设备上运行，仅能运行在展开2.1 手部检测器为了检测出初始的手部位置，我们使用了类似于BlazeFace的在移动端做了实时优化的单一检测模型，其中BlazeFace在Medi•（1）手部的大小有很大的跨度，最大的有20倍的差别•（2）手部有遮挡和自遮挡展开2. 架构 (Architecture)我们的解决方案使用了机器学习的处理流程，该流程包括了两个模型： •（1）手掌检测器：通过扫描全图，用一个有方向的手部定位框来定位手掌的位置•（2）手部坐标模型：通过在手掌检测器裁剪的手部定位框上做操作，展开更多内容请查看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

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

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

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分别特定时间戳（Timestamp）只允许至多一个数据包的存在；而数据流更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213636/13662763

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ufutx.com主页 | MediaPipe 实践手册2024年11月17日 · 实时识别手势，定位关键手部点，并在这些手点上渲染视觉效果。检测图片或视频中的人脸，识别人类面部表情，应用面部滤镜和特效，并创建虚拟头像。检测图像中人体的更多内容请查看http://mediapipe.ufutx.com/

ufutx.com手势识别及特征检测 ( Gesture and Gesture Landmark Detection)2024年11月17日 · 手势节点说明将手的关节拆分成 21 个关键节点手势检测说明坐标说明在识别结果当中，会给出 21 个节点的三维坐标，三维坐标按两个角度给出一个是做了图像归一更多内容请查看http://mediapipe.ufutx.com/mediapipe/gesture.html

微雪电子22 基于 MediaPipe 的手势识别 MediaPipe 是 Google 开发的一种开源框架，用于构建基于机器学习的多媒体处理应用程序。它提供了一组工具和库，可以用于处理视频、音频和图像数据，并应用机器学习模更多内容请查看https://www.waveshare.net/wiki/22_%E5%9F%BA%E4%BA%8E_MediaPipe_%E7%9A%84%E6%89%8B%E5%8A%BF%E8%AF%86%E5%88%AB

极术社区MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识 2021年11月24日 · MediaPipe介绍这个是真的，首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起，这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪 wdos.cn更多内容请查看https://aijishu.com/a/1060000000256390

手势关键点图像标注利用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）和媒体处理功能。 Google开源手势识别--基于TF 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/426172351

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