MediaPipe Hands是一个用于实时手部姿态估计的模块,可以用于人机交互、手势识别等领域。以下是MediaPipe Hands的使用手册: 1.安装MediaPipe 首先,您需要安装MediaPipe。您可以从MediaPipe的GitHub仓库克隆或下载源代码。 2.导入必要的模块 在Python中,您需要导入必要的模块来使用MediaPipe Hands: ```python import cv2 impor...
在本文中,我们提出了MediaPipe Hands,这是一种端到端的手跟踪解决方案,可在多个平台上实现实时性能。我们的流水线模型可以在无需任何专用硬件情况下预测2.5D的关键点坐标,并且可以轻松部署到商品设备上。我们将流水线开源,以鼓励研究人员和工程师利用我们的流水线构建手势控制和创造性的AR/VR应用程序。 参考文献: [...
MediaPipe中核心源码的结构如下,BUILD为Bazel编译文件、calculators为图结构的计算单元、docs为开发文档、examples为mediapipe的应用示例、framework为框架包含计算单元属性,上下文环境,数据流管理,调度队列,线程池,时间戳等、gpu为OpenGL的依赖文件、graphs为mediapipe各项示例的图结构(边缘检测,人脸检测,姿态追踪等等)、java为...
hands=mpHands.Hands(static_image_mode=False,max_num_hands=2,min_detection_confidence=0.5,min_tracking_confidence=0.5)mpDraw=mp.solutions.drawing_utils pTime=0cTime=0whileTrue:success,img=cap.read()img=cv2.flip(img,1)imgRGB=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)results=hands.process(imgRGB)#p...
result = hands.process(imgRGB) imgHeight = img.shape[0] imgWidth = img.shape[1] origin = (imgWidth // 2, imgHeight // 2) a = int(np.sqrt((imgWidth ** 2) / 16))//2 b = int(np.sqrt((imgHeight ** 2) / 4))//2 ...
cv2.imshow('MediaPipe Hands', cv2.flip(image,1)) ifcv2.waitKey(5) &0xFF==27: break cap.release 手势识别 基于最简单的图象分类,收集了几百张图象,做了一个简单的迁移学习,实现了三种手势分类,运行请看视频: 已关注 关注 重播分享赞 关闭 ...
https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands (1) 安装mediapipe,执行pip install mediapipe (2) 下载手势检测与骨架提取模型,地址: https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe/modules/hand_landmark (3) 代码测试(摄像头实时测试): ...
MediaPipe Hands:设备端实时3D手势姿态跟踪 0.摘要 论文主要提出了一种实时的手跟踪方案,从单目RGB图像上预测手的skeleton。 方法的pipeline包括2个模型:(1)手掌检测模型(palm detector);(2)手骨骼估计模型(hand landmark model)。 1. Introduction 论文的主要贡献:...
Face mesh面部网格, Hands 手势识别, Pose 姿态检测, Holistic 全身检测, Selfie Segmentation 自拍分割, Objectron 移动实时 3D 物体检测解决方案。 在这里,我们就拿Hands手势识别来做个比较有趣的应用。 关于手势 感知手的形状和运动的能力可能是改善跨各种技术领域和平台的用户体验的重要组成部分, 例如,可以通过对手...
用mediapipe可以进行手部标记。获得手部标记后，我们可以做一些应用，例如显示、利用手势进行一些控制等。