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基于手部关键点的手势识别

时间：2025-08-18 17:11:54 来源：互联网作者：

阿里云开发者社区实战 | 实时手部关键点检测跟踪（附完整源码+代码 2024年6月13日 · 手部关键点检测是计算机视觉领域的一项重要技术，主要用于识别与定位手部在图像或视频中的关键位置点，如指关节和手腕等。通过精确识别这些关键点，我们可以获取到手部的精确姿态和手势信息。手部关键点检测更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1536943

手部关键点数据标注工具 (tkHandDataTool)2025年6月6日 · 工具通过摄像头实时检测手部关键点，生成包含关键点坐标、关节角度和指尖距离的82维特征向量，并允许用户通过自定义标签卡对手势进行标注，最终将数据保存为Excel 更多内容请查看https://github.com/Expien1/tkHandDataTool

yeyupiaoling.cnMediaPipe自定义手势识别训练模型其中MediaPipe Hands是一个高性能的手部关键点检测解决方案，能够在移动设备上实时检测手部关键点。本项目主要基于MediaPipe Model Maker来训练自定义手势识别模更多内容请查看https://yeyupiaoling.cn/article/1751684392754

《计算机系统应用》基于手部关键点和肤色的手势识别2020年6月3日 · 本文首先对采集的数据集进行肤色处理, 然后结合调用的手部关键点模型检测出手部22个特征点, 采用八向种子填充算法进行图像分割.更多内容请查看https://c-s-a.org.cn/1003-3254/7787.html

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 · 总结：MediaPipe手势检测与骨架提取模型识别相较传统方法更稳定，而且提供手指关节的3D坐标点，对于手势识别与进一步手势动作相关开发有很大帮助。更多内容请查看https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/115388524

Sipeed 资料站https://wiki.sipeed.com › maixpy › doc › zh › vision › handMaixCAM MaixPy 基于手部关键点检测结果进行进 2025年7月29日 · 通过前置 AI 模型估计手部关键点获取特征，再由 LinearSVC (支持向量机线性分类算法) 提供了自训练分类各种手势的能力。详情位于 MaixPy/projects/app_hand_gesture_classifier/LinearSVC.py，使用案例见更多内容请查看https://wiki.sipeed.com/maixpy/doc/zh/vision/hand_gesture_classification.html

维普期刊官网摘要针对当今社会手势识别应用度逐渐提高的热点现象,提出一种基于手部及背景环境等21个特征点检测的手势识别算法。首先采用数据流处理机器学习应用开发框架,对图像进行变换与渲染, 更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7107753629

哔哩哔哩分析飞桨上项目“基于PaddleHub关键点检测助力手势识别”代码 2024年10月20日 · 本项目基于PaddleHub内的hand_pose_localization进行手部关键点检测，通过自定义手势计算，实现包有"fist"、"five"、"gun"、"love"、"one"、"six"、"three"、"thumbUp" bkok更多内容请查看https://www.bilibili.com/opus/990296734119755785

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