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mediapipe手势识别数据集

时间：2025-08-18 17:10:51 来源：互联网作者：

selectdataset.comVincent-luo/hagrid-mediapipe-hands|手部识别数据集|计算机 2023年5月26日 · 该数据集名为hagrid-mediapipe-hands，旨在训练一个ControlNet模型，特别是用于识别人类手部。数据集包含通过MediaPipe技术检测得到的手部关键点。数据来源更多内容请查看https://www.selectdataset.com/dataset/04bef0bc73a0d818558a8a18496f67c7

腾讯云MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别-腾讯云 2023年8月21日 · MediaPipe是Google于2020年发布的开源开发包，集成人脸、手势、姿态等检测算法，支持多平台与语言，安装简单，依赖仅OpenCV。提供手势landmark检测功能，代码易修改运行，实现手势关键点识别与图像分类，实更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2315239

yeyupiaoling.cnMediaPipe自定义手势识别训练模型前言 MediaPipe是Google开源的一个用于构建感知管道以处理视频、音频等时间序列数据的框架。其中MediaPipe Hands是一个高性能的手部关键点检测解决方案，能够在移动更多内容请查看https://yeyupiaoling.cn/article/1751684392754

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

https://gitee.com › Snake-Konginchrist › Hand-Tracking-and基于OpenCV和MediaPipe的手势识别: 这个手势识别项目这个手势识别项目使用 Python、OpenCV 和 MediaPipe 构建，实现通过摄像头实时识别和分析用户手部动作。支持识别包括抓取和捏合在内的多种手势，适用于增强现实、交互式应用和智更多内容请查看https://gitee.com/Snake-Konginchrist/Hand-Tracking-and-Recognition

selectdataset.comAutoHandDataset|手部识别数据集|计算机视觉数据集2024年10月13日 · AutoHandDataset，由一支专注于计算机视觉和机器学习研究的团队开发，旨在为MediaPipe ModelMaker提供高质量的手部动作数据集。该数据集的创建时间可追溯至近更多内容请查看https://www.selectdataset.com/dataset/792ed769cb9d50d403aea79f54875706

MediaPipe如何训练自己的手势数据整理好自己的数据集，修改数据集路径即可，hagrid-sample-30k-384p 数据集是hagrid的精简版，包含18种手势和无手势，可在我的资源里面进行下载。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42535394/article/details/148613545

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