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，
process()是手势识别最核心的方法,通过调用这个方法,将窗口对象作为参数,mediapipe就会将手势识别的信息存入到res对象中。 #将BGR转换为RGB img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 识别图像中的手势,并返回结果 results = my_hands.process(img) # 再将RGB转回BGR img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR...
MediaPipe提供了丰富的API来支持手势识别任务。以下是一个简单的MediaPipe手势识别示例代码,用于展示如何使用这些API: python import cv2 import mediapipe as mp # 初始化MediaPipe手部检测模型 mp_hands = mp.solutions.hands hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=1, min_detection_confi...
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...
在进行人手手势识别前,MediaPipe首先需要进行人手的检测与人手坐标点的检测,经过以上的检测后,才能把人手的坐标点与手势结合起来,进行相关的手势识别。 MediaPipe人手坐标点检测模型可以根据用户输入的图片或者视频,进行人手21个关键点的检测,并输出相关的关键点的坐标。 MediaPipe人手坐标点检测模型可以识别人手的21个关键...
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:...
手势识别:打开摄像头并读取视频帧,将每一帧传递给hands.process()方法进行手势识别。 # coding:utf-8cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头while True:ret, frame = cap.read() # 读取视频帧if not ret:breakimage = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换颜色空间results = hands.process(im...
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。
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...
2. 使用mediapipe识别/标记手部 mediapipe的使用比较简单,只需要实例化一个相应的对象,传入图片获取结果。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtimeimportcv2importmediapipeasmp cap=cv2.VideoCapture(0)mp_hands=mp.solutions.hands