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...
# 导入相关的包 import mediapipe as mp from mediapipe.tasks import python from mediapipe.tasks.python import vision # 创建 人手检测模型检测器 base_options = python.BaseOptions(model_asset_path='hand_landmarker.task') options = vision.HandLandmarkerOptions(base_options=base_options, num_hands=2)...
importtimeimportcv2importmediapipeasmp cap=cv2.VideoCapture(0)mp_hands=mp.solutions.hands hands=mp_hands.Hands()mp_draw=mp.solutions.drawing_utils # 用于绘图 pTime=0cTime=0whileTrue:success,img=cap.read()imgRGB=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)# opencv默认的格式是BGR,需要转换成RGBmediapipe...
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...
import cv2 #导入OpenCv库 import mediapipe as mp #导入Mediapipe库 import time cap = cv2.VideoCapture(0) #0为打开默认摄像头,1为打开你设备列表的第二个摄像头,以此类推; mpHands = mp.solutions.hands #使用Mediapipe库的手部姿势估计模型 hands = mpHands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands...
本项目采用 MediaPipe Hands 进行手势识别，结合 OpenCV 实现图像处理。简单来说，系统能够捕捉您手部每个细微动作，并判断是否符合关机指令。识别成功后，立即执行系统关机命令，从此告别依赖鼠标寻找关机按钮的繁琐操作。整个过程仿佛为电脑安装隐形开关，您轻挥手指便能启动高科技魔法。技术核心集成深度学习与实时图像处理，...
MediaPipe Hands的系统架构图是一种高效的手部检测和跟踪解决方案。这个项目灵活且具有实时性,广泛应用于多个领域,例如虚拟现实、增强现实、手势识别等。 本文旨在深入探讨MediaPipe Hands的系统架构,涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及应用场景等内容。
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: [...
thumb_tip=landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.THUMB_TIP]index_finger_tip=landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP]# 这里只是一个简单示例,您可以添加更多的逻辑来识别特定的手部动作ifthumb_tip.x>index_finger_tip.x:print("右手")else:print("左手")returnimage ...