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手部关节点模型

时间：2025-04-30 00:04:07 来源：互联网作者：

手部关键点检测1：手部关键点 (手部姿势估计)数据 2024年1月5日 · 本项目基于Pytorch深度学习框架，实现手部关键点检测(手部姿势估计)模型，其中手部检测采用YOLOv5模型，手部关键点检测是基于开源的HRNet进行改进，构建了整套手部关键点检测的训练和测试流程；为了方便后更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/676260095

更稳定的手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测-2021年4月1日 · 手部检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目的是在图像或视频中自动检测出手部区域。在手部识别、安防监控、人机交互等领域中，手部检测都是必不可少的一步。下面将介绍手部检测的基本原理和常用算法。更多内容请查看https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/115388524

zhihu.com手部姿势估计 Hand Pose Estimation 综述具体的，手部姿势估计是指的是从视频或者图像中精确的定位到手部关节的位置，从而根据这些位置关系推断出相应的手部姿势。近年来，随着深度卷积神经网络（CNN）更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/626414097

GitHub本文通过自建手势数据集，利用yolov5s检测手部位置，然后通过开源数据集训练squeezenet进行手部关节点预测，最后通过指间的夹角算法来判断具体的手势，并显示出来。更多内容请查看https://github.com/percer013/HandPoseKeyPoints/blob/main/%E5%88%A9%E7%94%A8%E5%85%B3%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%81%9A%E6%89%8B%E5%8A%BF%E8%AF%86%E5%88%AB.md

机器之心关键点检测项目代码开源了！本文通过自建手势数据集，利用YOLOv5s检测，然后通过开源数据集训练squeezenet进行手部关键点预测，最后通过指间的夹角算法来判断具体的手势，并显示出来。更多内容请查看https://www.jiqizhixin.com/articles/2022-02-08-18

手势关键点图像标注针对拍摄的手，进行手势打标，基于手部骨架与关键点检测。本篇将介绍并基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取以及案例分享。 MediaPipe是用于构建应用ML管道的多模式（例如，视频，音频，任何时间更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/426172351

XIAN-HHappy/handpose_x: 手部21个关键点检测该项目通过手势操作选择分类识别区域或是ocr识别区域，送入分类识别网络或是第三方web识别服务，亦或是检索数据库等应用。原理：通过二维约束获得静态手势，该示例是通过食指伸更多内容请查看https://github.com/XIAN-HHappy/handpose_x

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