# 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)...
MediaPipe的手部关键点检测模块(`mediapipe.solutions.hands`)能够实时识别和追踪双手的21个关键点,包括各个手指的关节位置。这一技术对于手势识别、AR/VR交互、手语翻译等应用至关重要。通过精确计算手指的弯曲角度、伸展状态以及手部的整体姿态,开发人员能够构建出响应灵敏、自然流畅的交互界面。 二、面部识别与表情分析 ...
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=4, model_complexity=1, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) #...
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_confidence=0.5) mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(...
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:...
self.mp_hands=mp.solutions.hands # 中指与矩形左上角点的距离 self.L1=0self.L2=0# image实例,以便另一个类调用 self.image=None # 主函数 defrecognize(self):# 计算刷新率 fpsTime=time.time()# OpenCV读取视频流 cap=cv2.VideoCapture(0)# 视频分辨率 ...
# 初始化MediaPipe手部模型mp_hands = mp.solutions.handshands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=1, min_detection_confidence=0.5)mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils def initialize_camera():"""初始化摄像头。"""cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认摄像头if not cap....
withmp_hands.Hands(model_complexity=0,max_num_hands=2,min_detection_confidence=0.5,min_tracking_confidence=0.5,)ashands:#TODO:video Frame loop 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这里我们有几个配置选项。model_complexity定义是使用简单模型(0)还是更复杂的模型(1)。复杂模型在检测中通常具有更高的准确性,...
max_num_hands 用于指定识别手的最大数量。默认值为2。 model_complexity 表示手部模型的复杂程度,手部模型越复杂,需要的响应时间就越长。默认值为1。 min_detection_confidence 表示最小检测信度,取值为[0.0,1.0]这个值约小越容易识别出手,用时越短,但是识别的准确度就越差。越大识别的越精准,但是响应的时间也...