mediapipe手势识别基本原理 |
| 时间：2025-03-29 11:25:10 来源：互联网 作者： |
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、可扩展的数据流图（dataflow graph）方式来构建 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 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
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.b_imgcap_altitle p strong,.b_imgcap_altitle .b_factrow strong{color:#767676}#b_results .b_imgcap_altitle{line-height:22px}.b_hList img{display:block}.b_imagePair .inner img{display:block;border-radius:6px}.b_algo .vtv2 img{border-radius:0}.b_hList .cico{margin-bottom:10px}.b_title .b_imagePair>.inner,.b_vList>li>.b_imagePair>.inner,.b_hList .b_imagePair>.inner,.b_vPanel>div>.b_imagePair>.inner,.b_gridList .b_imagePair>.inner,.b_caption .b_imagePair>.inner,.b_imagePair>.inner>.b_footnote,.b_poleContent .b_imagePair>.inner{padding-bottom:0}.b_imagePair>.inner{padding-bottom:10px;float:left}.b_imagePair.reverse>.inner{float:right}.b_imagePair .b_imagePair:last-child:after{clear:none}.b_algo .b_title .b_imagePair{display:block}.b_imagePair.b_cTxtWithImg>*{vertical-align:middle;display:inline-block}.b_imagePair.b_cTxtWithImg>.inner{float:none;padding-right:10px}.b_imagePair.square_mp>.inner{width:80px}.b_imagePair.square_mp{padding-left:90px}.b_imagePair.square_mp>.inner{margin:2px 0 0 -90px}.b_imagePair.square_mp.reverse{padding-left:0;padding-right:90px}.b_imagePair.square_mp.reverse>.inner{margin:2px -90px 0 0}.b_imagePair.square_s>.inner{width:50px}.b_imagePair.square_s{padding-left:60px}.b_imagePair.square_s>.inner{margin:2px 0 0 -60px}.b_imagePair.square_s.reverse{padding-left:0;padding-right:60px}.b_imagePair.square_s.reverse>.inner{margin:2px -60px 0 0}.b_ci_image_overlay:hover{cursor:pointer}.b_greyBackgroundModal{display:none;position:fixed;left:0;top:0;width:0;height:0}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 · 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。 可以用来开发增强现实和虚拟现实的应用。 整个的工作流包含 更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779
【深度学习实战—12】：基于MediaPipe的手势识别2024年10月22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 手势识别全解析：如何在移动端实现实时手部跟踪2025年3月20日 · 3. MediaPipe 手势识别原理 MediaPipe Hands 采用 两个神经网络 进行手部识别： 手部检测模型（Palm Detector） 采用 BlazePalm 进行手掌检测。返回手部边界框，为关键 更多内容请查看https://blog.csdn.net/liaoqingjian/article/details/146402031
.sb_doct_txt{color:#4007a2;font-size:11px;line-height:21px;margin-right:3px;vertical-align:super}.b_dark .sb_doct_txt{color:#82c7ff}计算学部http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42[PDF]MediaPipe 的手势识别算法研究与应用2024年6月3日 · 基于MediaPipe的 手势识别算法也逐渐成为了研究的热点之一。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 更多内容请查看http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42bf4519a44fd66d497c8f40/7261c2df-62f2-4022-8703-e9a5f6e2a68a.pdf
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 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
moontak.comHand Gesture Recognition (MediaPipe) 手势识别技术2024年5月28日 · MediaPipe的手势识别模型基于深度学习技术，使用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）来识别手势。 该模型可以识别多种类型的手势，包括静态手势和动态手 更多内容请查看https://blog.moontak.com/id/81841/
51CTOMediaPipe手势识别_51CTO博客_mediapipe手势识别原理2024年8月8日 · 基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及以此为基础实现手势识别的方法. 我们主要介绍手势骨架与关键点提取，其他内容大家有兴趣自行学习了解。 github地 更多内容请查看https://blog.51cto.com/whaosoft/11690219
微雪电子https://www.waveshare.net/wiki/22_基于_MediaPipe_的22 基于 MediaPipe 的手势识别 本章节介绍如何使用 MediaPipe + OpenCV 来实现手势识别。 什么是 MediaPipe? 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 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
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