import mediapipe as mpimport cv2 # 配置meidapipehand_drawing_utils = mp.solutions.drawing_utils # 绘图工具mp_hands = mp.solutions.hands # 手部识别apimy_hands = mp_hands.Hands() # 获取手部识别类# 调用摄像头 0为默认摄像头cap = cv2.VideoC
MediaPipe 手势识别器任务可实时识别手势,并提供识别的手势结果。我们可以使用此任务来识别用户的特定手势,并调用与这些手势相对应的应用程序功能等。且此模型是一个轻量化的ML机器学习任务,可以直接在移动设备上运行。 此任务使用机器学习 (ML) 模型对图像数据进行操作,并接受静态图片或视频输入来进行人手的手势识别。
Mediapipe 手势识别:石头、剪刀、布 参考: Mediapipe 手势识别 使用该文章代码时,报错如下:TypeError: create_int(): incompatible function arguments. The following argument types 原因:self.mpHands.Hands()中总共有5个参数,但是作者的代码中缺少了一个参数。TypeError: create_int():函数参数不兼容 正文 效果图 ...
例如,在虚拟现实和增强现实中,手势识别可用于交互和控制;在医疗领域,手势识别可用于康复训练和手术操作辅助等。 博主根据Mediapipe框架中的深度学习算法进行手势识别检测,并基于此开发了一款结果可视化的手势识别系统,可以通过图片、视频、摄像头3种方式进行手部跟踪与手势识别,并且展示相应识别结果。可以识别数字以及其他多...
基于MediaPipe 的手语接口调用 SignAll SDK:使用 MediaPipe 的手语接口现对开发者开放 当 Google 发布第一个基于 MediaPipe 的设备端手部追踪技术时,它便成为了开发者构建手语识别解决方案应用的基础。Google 之后对这个手部跟踪解决方案的进一步更新,将... 查看原文...
总的来说,我的这一手势识别方法充分利用了MediaPipe在手掌关键点识别方面的优势,通过精细分析手指的弯曲状态,实现了对手势的准确识别和数字的对应判断。 手指位置: 【示范图】 【效果展示】 【测试通过环境】 opencv-python==4.8.0.76mediapipe==0.10.3pyqt5 【部分实现代码】 # -*- coding: utf-8 -*- import...
是的,MediaPipe Android 可以用于手势识别。MediaPipe 是一个由谷歌开发的跨平台框架,专门用于构建多媒体数据处理的管道,包括手势识别和计算机视觉等功能。以下是关于如何使用 MediaPipe 进行手势识别的基本步骤: 环境准备 开发语言:Python 开发工具:任意支持Python的IDE(如PyCharm、VSCode等) ...
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python模块的安装,没有什么特殊的地方,借助于命令:pip install MediaPipe 安装完成之后,可以借助于如下代码验证安装下来的MediaPipe能否正常使用,测试的代码放置在下面(这其实...
MediaPipe手势识别算法是一个基于深度学习和计算机视觉的高效解决方案,它使用Google提供的预训练模型来实现实时手部检测和手势识别。以下是对MediaPipe手势识别算法的详细解析: 1. MediaPipe框架基本概念 MediaPipe是一个由Google Research开发并开源的机器学习模型应用框架,专门用于实时流媒体的多模态处理。它支持多种类型的输...
pip install mediapipe 手势landmark检测 直接运行官方提供的Python演示程序,需要稍微修改一下,因为版本更新了,演示程序有点问题,改完之后执行运行视频测试,完美get到手势landmark关键点: 手势landmark的关键点编号与解释如下: 修改后的代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import cv2 import...