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mediapipe关键点坐标

时间：2025-08-07 15:16:18 来源：互联网作者：

用Mediapipe Python做单目视觉实时动作捕捉 Mediapipe是Google开发的基于深度学习的实时多媒体套件，汇集了人体、手部、人脸关键点追踪、物体检测、物体识别等多个流行的视觉任务的成果。整套 Mediapipe正如其名字，专门为便携设备上的多媒体应用设计，模型更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/591176427

【MediaPipe】 (1) AI视觉，手部关键点实时跟踪， 2022年4月4日 · 本文介绍使用MediaPipe进行手部关键点实时检测与跟踪的方法。包括安装配置所需工具包，详细解析手部关键点检测代码实现过程，展示如何获取与绘制关键点坐标。更多内容请查看https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/122023047

Mediapipe入门——搭建姿态检测模型并实时输出人 2024年1月4日 · 本文详细介绍了如何利用MediaPipe进行人体骨架和手部检测，通过官方文档实例，展示了如何在Python环境中搭建并运行检测模型，提取关键坐标，以及在实时视频流中进行渲染。更多内容请查看https://blog.csdn.net/kalakalabala/article/details/121530651

https://blog.csdn.net › article › details › 手部21个关键点检测+手势识别- [MediaPipe]2021年4月5日 · 本文介绍了如何利用Google的MediaPipe框架在Python环境下进行手部关键点检测，包括设置参数、处理静态图像和视频流。通过计算关键点之间的角度，实现了简单手势识别，如大拇指、食指、中指、无名指和小拇指的弯曲更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/115444916

Mediapipe实战——导出身体节点坐标并 2022年4月10日 · 本文介绍了如何利用YouTube上的教程，结合Mediapipe和LSTM构建一个能识别四种手势的深度学习模型。作者详细阐述了从数据集采集、模型训练到实际应用的全过程，包括姿态估计、坐标提取、LSTM网络构建以更多内容请查看https://blog.csdn.net/kalakalabala/article/details/124081529

Mediapipe人体骨架检测和实时3d绘 2024年1月4日 · 本文介绍了如何使用Mediapipe进行实时3D姿态估计，并解释了Mediapipe的3D坐标原理。作者还推荐了其他人体姿态估计模型如mmpose和DeepLabCut，以及如何获取实际3D坐标的方法。更多内容请查看https://blog.csdn.net/kalakalabala/article/details/135272822

gofarlic.com基于MediaPipe的人体33个关键点坐标解析（BlazeP2022年6月28日 · BlazePose是一种轻量化的卷积神级网络架构，适用于单人的关键点检测，在人体身上标注33个关键点，在单个中层手机CPU上的执行速度要比OpenPose在20核桌面CPU [5]上快25-75倍。更多内容请查看https://gofarlic.com/techArticleDetail?noticeId=172878&k=null

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