mediapipe手势识别流程图 |
| 时间：2025-03-30 11:10:11 来源：互联网 作者： |
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简单记录一次MediaPipe手势识别过程（附详细代码及问题 2022年6月18日 · 首先，对于 MediaPipe 手势识别功能进行简要说明，一句话概括： MediaPipe 手势识别可以检测出手部的21个关键结点，速度快，效果佳。 MediaPipe 的安装类似于其他 更多内容请查看https://blog.csdn.net/DALEONE/article/details/125335562
.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}基于MediaPipe、opencv和python实现21点手势识 2025年2月18日 · 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。 有关手部检测和手部跟踪的整体背景，请阅读此_mediapipe中文说明更多内容请查看https://blog.csdn.net/lifeisme666/article/details/117854697
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 · 在我们预测的手部21个关键点的骨架上可以轻松的构建一个 手势识别 算法 (如下图)。 除了静态识别呢，还可以用在动态的图片序列上。更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779
腾讯云MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别-腾讯云 2023年8月21日 · 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检测与跟踪算法。 是个不折不扣的现实增强的宝藏工具包，特别实用！ 支持的平台 更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2315239
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VR陀螺MediaPipe 实现设备端实时手部追踪_VR陀螺2019年9月17日 · 利用 MediaPipe 在手机端实现 3D 实时手部感知，我们的解决方案是利用机器学习计算视频帧内的 21 个 3D 手部关键点，本图中以灰度表示深度 用于手部追踪和手势识别的机器学习流水线 我们的手部追踪解决方案采用 ML 更多内容请查看https://www.vrtuoluo.cn/514965.html
腾讯云使用MediaPipe进行设备上的实时手部跟踪-腾讯云 2019年8月22日 · 通过MediaPipe实现 使用MediaPipe，可以将此感知管道构建为模块化组件的有向图，称为计算器。 Mediapipe附带了一组可扩展的计算器，可以解决各种设备和平台上的模型推理， 媒体处理 算法和 数据转换 等任务。更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/1492209
3D视觉——4.手势识别 (Gesture Recognition)入 2022年7月4日 · mediapipe手势模块 (.solutions.hands)将手分成21个点 (0-20)如下图1. ，可通过判断手势的角度，来识别是什么手势。 8号关键点很重要，因为做 HCI （人机交互）都是以8号关键点为要素。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/532822020
51CTOMediaPipe Hands的系统架构图 MediaPipe Hands的系统架构图是一种高效的手部检测和跟踪解决方案。 这个项目灵活且具有实时性，广泛应用于多个领域，例如虚拟现实、增强现实、手势识别等。更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213337/13455633
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